CHƢƠNG 2 : ĐỐI TƢỢNG, PHẠM VI VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2. Phƣơng pháp nghiên cứu
2.2.3. Hiệu chỉnh hình học
Biến dạng hình học của ảnh đƣợc hiểu nhƣ sự sai lệch vị trí giữa tọa độ ảnh thực tế (đo đƣợc) và tọa độ ảnh lý tƣởng đƣợc tạo bởi một bộ cảm có thiết kế hình học chính xác và trong điều kiện thu nhận lý tƣởng, nhằm loại trừ sai số giữa tọa độ ảnh thực tế và tọa độ ảnh lý tƣởng cần phải tiến hành hiệu chỉnh hình học.
Nguyên nhân gây biến dạng hình học gồm:
- Nội sai : bởi tính chất hình học của bộ cảm biến
- Ngoại sai : bởi vị thế của vật mang và hình dáng của vật thể (địa hình).
- Ngồi ra, sự thay đổi địa hình cũng gây nên biến dạng hình học của ảnh. Tuy
nhiên khi mặt đất có sự chênh cao lớn thì khoảng cách trên ảnh trở nên lớn hơn. Ảnh hƣởng do sự thay đổi địa hình gây nên biến dạng tăng dần từ tâm ảnh ra các biên, các điểm trên mặt đất có độ cao thấp hay cao hơn độ cao chuẩn tham chiếu (trong lúc chụp ảnh) đều bị biến dạng.
Hiệu chỉnh hình học phải đƣợc thực hiện để loại trừ sự biến dạng về mặt hình học của ảnh. Bản chất của hiệu chỉnh hình học là xây dựng mối tƣơng quan giữa tọa độ ảnh và hệ tọa độ quy chiếu chuẩn (có thể là hệ tọa độ mặt đất vng góc hoặc địa lý) dựa vào các điểm khống chế mặt đất, vị thế của Sensor, điều kiện khí quyển.
Hình 2.2 : Các bước hiệu chỉnh hình học
- Chọn phƣơng pháp:
+ Hiệu chỉnh hệ thống (Systematic correction) : số liệu tham chiếu hay tính chất hình học của sensor.
+ Hiệu chỉnh phi hệ thống (Non - Systematic correction) : lập đa thức quan hệ giữa tọa độ ảnh và hệ tọa độ quy chiếu chuẩn (phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất. Bậc đa thức, số điểm khống chế và phân bố).
+ Hiệu chỉnh phối hợp (Combined method) : chỉnh hệ thống loại trừ nội sai, sau đó dùng đa thức bậc thấp phân loại sai số còn lại ( 1 pixel).
- Xác định các thơng số và kiểm tra độ chính xác: Sau khi đăng ký tọa độ ảnh,
độ chính xác của việc hiệu chỉnh hình học cần phải kiểm tra bởi các cặp điểm GCP mà khơng tham gia trong q trình chuyển đổi (điểm kiểm tra). Nếu độ chính xác không thỏa mãn tiêu chuẩn yêu cầu (sai số 1 pixel) thì phải kiểm tra lại dữ liệu tọa độ đƣợc nhập trong q trình chuyển đổi hoặc chọn mơ hình tính khác sao cho kết quả đạt đƣợc là tốt nhất.
- Nội suy và tái chia mẫu: là giai đoạn cuối cùng của hiệu chỉnh hình học, vì
phải đƣợc tính và gán lại theo vị trí mới. Phƣơng pháp nội suy và tái chia mẫu nhằm xác định giá trị độ sáng của các pixel trên ảnh đã hiệu chỉnh từ các giá trị độ sáng của các pixel trên ảnh gốc. Nhƣ chúng ta đã biết, ảnh số có thể đƣợc xem nhƣ là mảng giá trị độ xám đƣợc lƣu trữ trong máy tính, vì vậy việc nắn chỉnh ảnh số là sự thay đổi vị trí của các con số này và hiển thị giá trị độ xám của các pixel nằm trong mảng sắp xếp của ảnh số. Sự biến đổi này dựa trên hàm số chuyển đổi tọa độ và các phƣơng pháp tái chia mẫu đƣợc lựa chọn thích hợp.
- Các thuật toán sau đây thƣờng đƣợc sử dụng trong thực tế để nội suy lại giá
trị độ xám của các pixel:
+ Ngƣời láng giềng gần nhất: là phƣơng pháp đơn giản nhất, nhanh và bảo đảm khơng có các giá trị ngoại lai. Trong phƣơng pháp này, giá trị của các pixel trên ảnh đã hiệu chỉnh đƣợc nội suy theo giá trị độ sáng của các pixel lân cận trong ảnh gốc.
+ Tuyến tính kép: việc nội suy tuyến tính dựa trên 4 pixel trên ảnh gốc bao quanh vị trí của pixel trên ảnh đã hiệu chỉnh, ảnh đƣợc tạo ra sẽ có độ tƣơng phản dịu hơn.
+ Hàm bậc ba: là phƣơng pháp nội suy dựa trên 16 pixel trên ảnh gốc bao xung quanh vị trí của pixel trên ảnh đã hiệu chỉnh. Mặc dù tốc độ tại chia mẫu là chậm nhất so với hai phƣơng pháp trên nhƣng kết quả nói chung là tốt nhất.