2.5.4 Phương pháp chiết tách cạnh Canny
Sự phát triển của công nghệ thông tin đã giúp cho dữ liệu viễn thám ngày càng cung cấp thông tin chi tiết hơn về đối tượng qua dữ liệu ảnh, trong xử lý ảnh số, điều này được thể hiện rõ ràng trong độ phân giải bức xạ với mức lượng tử ngày càng cao. Đối với các dữ liệu ảnh viễn thám trước đây, độ phân giải bức xạ thường ở mức thấp (≤ 8bits), do vậy các thuật tốn tuyến tính có thể áp dụng được. Tuy nhiên, khi giá trị lượng tử hóa tăng lên (12-16bits) thì độ chính xác khi sử dụng phương pháp này khơng cịn đảm bảo, do đó cần phải có phương pháp thích hợp hơn. Đã có các nghiên cứu sử dụng thuật toán mờ Fuzzy hay học máy,… nhưng khả năng ứng dụng cịn khá hạn chế vì tập mẫu khơng nhiều hay chưa đáp ứng được độ chính xác cần thiết. Với ưu điểm của ảnh gradient là làm nổi bật cạnh, gờ ảnh, nghiên cứu sinh thử nghiệm áp dụng dạng ảnh này để chiết tách cạnh theo phương pháp Canny [75,45], phục vụ cho cơng tác xác định ESF để tính tốn MTF thay cho các thuật toán đã và đang được sử dụng.
Phương pháp Canny được thực hiện theo 4 bước như sau [75,45]:
- Lọc nhiễu: Do quá trình chiết tách cạnh dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu trong ảnh nên cần tiến
hành lọc nhiễu. Bước này sẽ làm mịn ảnh bằng cách sử dụng bộ lọc Gauss kích thước 5x5 để lọc nhiễu trên ảnh.
- Tính Gradient và hướng gradient: dùng bộ lọc Sobel X và Sobel Y (3x3) để tính được
ảnh đạo hàm Gx (theo hàng) và Gy (theo cột). Sau đó, tiếp tục tính ảnh Gradient và góc của Gradient theo công thức. Ảnh đạo hàm Gx và Gy là ma trận, thì kết quả tính ảnh đạo hàm Gradient cạnh cũng là một ma trận cùng kích thước, mỗi điểm ảnh trên ma trận này thể hiện độ lớn của biến đổi mức sáng ở vị trí tương ứng trên ảnh gốc. Tương tự, ma trận góc cũng có cùng kích thước, mỗi điểm ảnh trên ma trận góc thể hiện góc, hay nói cách khác là hướng của cạnh.
- Loại bỏ giá trị không phải cực đại (Non-maximum Suppression, NMS): loại bỏ các điểm
ảnh ở vị trí khơng phải cực đại tồn cục. Ở bước này, dùng một ma trận lọc kích thước 3x3 lần lượt chạy qua các điểm ảnh trên ảnh gradient. Trong quá trình lọc, xem xét xem độ lớn gradient của điểm ảnh trung tâm có phải là cực đại (lớn nhất trong cục bộ - local maximum) so với các gradient ở các điểm ảnh xung quanh. Nếu là cực đại, sẽ ghi nhận sẽ giữ điểm ảnh đó lại. Cịn nếu điểm ảnh đó khơng phải là cực đại lân cận, sẽ đặt độ lớn gradient của nó về giá trị 0. Chỉ thực hiện so sánh điểm ảnh trung tâm với 2 điểm ảnh lân cận theo hướng gradient (ví dụ hình 2.21). Ví dụ: nếu hướng gradient đang là 0 độ, ta sẽ so điểm ảnh trung tâm với điểm ảnh liền trái và liền phải nó. Trường hợp khác nếu hướng gradient là 45 độ, ta sẽ so sánh với 2 điểm ảnh hàng xóm là góc trên bên phải và góc dưới bên trái của điểm ảnh trung tâm. Tương tự cho 2 trường hợp hướng gradient còn lại. Kết thúc bước này ta được một mặt nạ nhị phân.
Hình 2.21. Ví dụ lọc bỏ giá trị khơng phải cực đại
- Lọc ngưỡng: xét các điểm ảnh dương trên mặt nạ nhị phân kết quả của bước trước. Nếu
giá trị gradient vượt ngưỡng max_val thì điểm ảnh đó chắc chắn là cạnh. Các điểm ảnh có độ lớn gradient nhỏ hơn ngưỡng min_val sẽ bị loại bỏ. Còn các điểm ảnh nằm trong khoảng 2 ngưỡng trên sẽ được xem xét rằng nó có nằm liên kề với những điểm ảnh được cho là "chắc chắn là cạnh" hay khơng. Nếu liền kề thì giữ, cịn khơng liền kề bất cứ điểm ảnh cạnh nào thì loại (xem hình 2.22)
Hình 2.22. Ví dụ minh họa về ngưỡng lọc
2.6 Tiểu kết chương 2
Q trình phân tích mối liên hệ giữa thiết bị chụp ảnh và chất lượng ảnh đã làm rõ tính khoa học và tiêu biểu của MTF và SNR trong việc thể hiện chất lượng ảnh của vệ tinh viễn thám quang học về độ phân giải không gian, độ sắc nét, cung cấp thông tin chuyên đề giá trị. Thông qua hai thông số này đánh giá được hoạt động của thiết bị chụp ảnh trên vệ tinh trong điều kiện không thể tiếp xúc trực tiếp, hay khơng có các mơ hình mơ phỏng hoạt động của thiết bị.
Để tính tốn SNR, cần dựa trên việc lựa chọn các yếu tố: lựa chọn khu vực để tính tốn, thuật tốn tính giá trị trung bình và nhiễu, và thời điểm áp dụng. Khu vực để tính tốn thường được chọn là khu vực đồng nhất để đảm bảo mức bức xạ đồng đều; phương pháp tính tốn theo độ lệch chuẩn cục bộ vẫn là phương pháp được lựa chọn áp dụng phổ biến; và thời điểm áp dụng phụ thuộc vào quyết định của đơn vị vận hành vệ tinh.
Trong điều kiện hiện nay của Việt Nam cịn thiếu phịng thí nghiệm cũng như các thiết bị nên phương pháp hiệu chỉnh bức xạ qua hai thông số DS, PRNU được thực hiện gián tiếp qua việc tính tốn từ dữ liệu ảnh mức 0 chụp các bãi kiểm định tự nhiên trên thế giới là khu vực Đại Tây Dương, sa mạc Lybia, sa mạc Algeria.
Phương pháp được đề xuất để tính tốn SNR phù hợp với điều kiện của Việt Nam là sử dụng cảnh đơn và tính tốn theo độ lệch chuẩn cục bộ. Bãi kiểm định tại thành phố Buôn Ma Thuột được sử dụng để tính tốn SNR.
Để tính tốn MTF, có nhiều phương pháp được đưa ra từ việc dựa trên các thuật toán như độ phân giải kép, hay dựa vào các thiết bị đặc trưng trên vệ tinh, cho đến sử dụng các bãi kiểm định trên mặt đất; với sự phát triển như hiện nay, đã xuất hiện một số nghiên cứu tính tốn MTF sử dụng phương pháp học máy nhưng vấn đề cịn hạn chế chính là bộ mẫu cần thiết để triển khai rộng rãi phương án này.
Phương pháp tính tốn MTF được đề xuất cho điều kiện Việt Nam là phương pháp sử dụng bãi kiểm định dạng cạnh trên cơ sở thực tế bãi kiểm định tại thành phố Buôn Ma Thuột, Đắk Lắk; và sử dụng bãi kiểm định tại Salon de Provence để đánh giá tại thời điểm chưa có bãi kiểm định của Việt Nam. Trong đó, việc chiết tách cạnh được thực hiện theo phương pháp Canny thay cho các thuật tốn tuyến tính thường được sử dụng trước đây. Lý do để lựa chọn phương pháp này là: dữ liệu ảnh ngày càng được mã hóa với mức lượng tử lớn hơn, dẫn đến các sai số ngày càng lớn khi chiết tách cạnh bằng các thuật tốn tuyến tính; phương pháp Canny sử dụng ưu điểm của ảnh gradient là làm nổi bật cạnh, sẽ hạn chế được sai số khi chiết tách cạnh.
Tệp tin hiệu chỉnh hệ thống
Đánh giá theo nhu cầu sử dụng ảnh Đánh giá qua thông số MTF Đánh giá qua thông số SNR
Hiệu chỉnh bức xạ
Dữ liệu ảnh mức 0
CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT QUY TRÌNH ĐÁNH GIÁ CHÂT LƯỢNG ẢNH VIỄN THÁM QUANG HỌC PHÙ HỢP VỚI ĐIỀU KIỆN VIỆT NAM
Trên cơ sở tham khảo các quy trình đánh giá các thơng số chất lượng ảnh đã công bố [4], nghiên cứu sinh đã thay đổi cho phù hợp nhằm đánh giá chất lượng ảnh theo các chỉ tiêu kỹ thuật và kết hợp với yêu cầu của người sử dụng, từ đó đề xuất một quy trình đánh giá chất lượng ảnh tổng thể, đáp ứng về cả mặt kỹ thuật cũng như thực tế sử dụng. Quy trình này được minh họa cụ thể như trong hình 3.1 dưới đây.
Hình 3.1. Quy trình đánh giá chất lượng ảnh tổng thể
Dữ liệu đầu vào của quá trình hiệu chỉnh bức xạ là dữ liệu ảnh mức 0, sau khi hiệu chỉnh bức xạ sẽ sử dụng dữ liệu mức 1A tại khu vực đồng nhất để đánh giá chất lượng ảnh qua thông số SNR. Việc đánh giá thông qua MTF được thực hiện sau đó với dữ liệu
mức 1A tại các bãi kiểm định. Trước khi dữ liệu được cung cấp cần thực hiện đánh giá chất lượng dữ liệu theo nhu cầu sử dụng, và thực hiện việc tăng cường chất lượng nếu cần thiết.
Quy trình hiệu chỉnh bức xạ, đánh giá chất lượng ảnh qua thông số SNR, MTF được thực hiện theo chu kỳ nhất định, tùy theo điều kiện thực tế vận hành của mỗi hệ thống vệ tinh. Quy trình đánh giá theo nhu cầu sử dụng ảnh được thực hiện không theo chu kỳ mà phụ thuộc nhu cầu sử dụng của từng trường hợp cụ thể.
Kết quả của các quy trình hiệu chỉnh, đánh giá được đưa vào tệp tin hiệu chỉnh để cập nhật cho hệ thống thu nhận ảnh. Tệp tin hiệu chỉnh hệ thống này lưu trữ giá trị hiệu chỉnh của mỗi điểm ảnh cho từng kênh ảnh của dữ liệu, tệp tin này được đưa lên vệ tinh hoặc sử dụng tại trạm thu nhận ảnh mặt đất.
3.1 Quy trình hiệu chỉnh bức xạ
Mục tiêu của quá trình hiệu chỉnh bức xạ là nhằm chỉnh sửa các sai lệch và thu lại các dữ liệu hữu ích từ dữ liệu ảnh thơ. Sau q trình hiệu chỉnh bức xạ, dữ liệu ảnh phải tương ứng với mức bức xạ đầu vào trên mặt đất cho từng kênh phổ.
Do các điểm ảnh không giống hệt nhau về mức độ hồi đáp và độ lệch tín hiệu tối, nên các đặc tính này của điểm ảnh cần phải được đo đạc riêng biệt và thực hiện hiệu chỉnh bức xạ. Quá trình hiệu chỉnh bức xạ được thực hiện đối với tín hiệu tối và mức độ hồi đáp khơng đồng đều của điểm ảnh. Quy trình cụ thể được trình bày dưới đây.
3.1.1 Hiệu chỉnh tín hiệu tối (DS)
Dữ liệu ảnh mức 0 Tệp tin DS mới Giá trị ngưỡng DS So sánh Tệp tin DS cũ Dưới ngưỡng Trên ngưỡng Dữ liệu ảnh mức 1A Hình 3.2. Quy trình hiệu chỉnh DS a. Dữ liệu ảnh mức 0 Tệp tin hiệu chỉnh DS
Trên Trái đất, biển và đại dương là các bề mặt trải rộng ít phản xạ hơn. Tính đặc biệt này bao phủ tồn bộ dải quang phổ hồng ngoại sóng ngắn, hồng ngoại khả kiến và sóng ngắn. Hơn nữa, khơng có nguồn bức xạ gây nhiễu khi khu vực này đủ xa các bờ biển. Do đó, vào ban đêm, những khu vực như vậy là thích hợp nhất để tạo ra tín hiệu tối. Vì những lý do này, dữ liệu mức 0 để hiệu chỉnh tín hiệu tối thường được chụp ở các đại dương vào ban đêm, và cần tránh ngày trăng tròn.
b. Thống kê giá trị bức xạ của các điểm ảnh
Thống kê (giá trị trung bình và độ lệch chuẩn cho mỗi điểm ảnh) thường được thực hiện trên hơn 10.000 dòng (tức là 10.000 mẫu thời gian trên mỗi điểm ảnh), đủ lớn để tính tốn một thống kê có liên quan về tín hiệu tối (thường là 500 hoặc 1000 các mẫu được cho là đủ). Khi đó các giá trị trung bình tương ứng với tín hiệu tối và độ lệch chuẩn đặc trưng cho nhiễu tối.
Thống kê giá trị bức xạ các điểm ảnh
Loại bỏ giá trị xấu
c. Loại bỏ giá trị xấu
Giá trị trung bình của tín hiệu tối phải được đánh giá trong từng kênh phổ và đối với mỗi điểm ảnh đơn lẻ (tức là tính khơng đồng nhất của tín hiệu tối phải được đặc trưng), để hiệu chỉnh hình ảnh thơ từ tín hiệu này.
Thực tế khi chụp ảnh biển hay đại dương vào ban đêm gặp nguồn sáng lạ như tàu thuyền,… dẫn đến sai lệch kết quả. Do vậy cần lọc bỏ các hàng ảnh có dữ liệu “xấu” này, độ lệch tối đa so với giá trị trung bình thường được quy định theo mỗi thiết bị chụp ảnh, đối với VNREDSat-1, giá trị này là 7LSB.
d. Tệp tin DS mới
Tệp tin tín hiệu tối mới được tạo ra sau khi đã loại bỏ các giá trị xấu, gây ảnh hưởng đến chất lượng đánh giá.
e. So sánh giá trị DS
Tệp tin hiệu chỉnh mới được so sánh với tệp tin hiệu chỉnh cũ để tính tốn ra sai số giữa hai lần hiệu chỉnh ; sai số này được so sánh với ngưỡng tín hiệu tối mà nhà sản xuất thiết bị chụp ảnh đưa ra. Nếu sai số dưới ngưỡng thì có thể tiếp tục tính tốn SNR; trong trường hợp sai số vượt qua ngưỡng thì cần phải hiệu chỉnh lại.
f.Hiệu chỉnh DS
Dòng tối được hiệu chỉnh bằng cách cập nhật trực tiếp lên hệ thống thu nhận ảnh trên vệ tinh hoặc cập nhật vào hệ thống thu nhận ảnh tại các trạm mặt đất. Trong thực tế vận hành hiện nay, phương án cập nhật vào các trạm thu nhận ảnh được sử dụng nhiều hơn, vì lý do đảm bảo an toàn cho quả vệ tinh. Kết quả đồng thời của việc hiệu chỉnh là tệp tin hiệu chỉnh DS, được dùng để tạo ra tệp tin hiệu chỉnh bức xạ.
3.1.2 Hiệu chỉnh mức độ hồi đáp không đồng đều của điểm ảnh (PRNU)
PRNU bao gồm bản thân sự thay đổi mức hồi đáp từng điểm ảnh của cảm biến và của thành phần điện tử, quang học (như sự giảm bức xạ từ trung tâm đến cạnh xảy ra trong tiêu diện). Tương tự như tín hiệu tối, mục tiêu phần này là xác định đặc điểm của sự không đồng nhất này để hiệu chỉnh dữ liệu nhằm đưa ra sản phẩm tốt nhất có thể. Q trình hiệu chuẩn này còn được gọi là cân bằng và bao gồm việc đánh giá mức hồi đáp của từng cảm biến so với mức hồi đáp trung bình trong trường nhìn.
Sự khơng đồng nhất thường được mô tả bằng cách coi sự hồi đáp của điểm ảnh gồm ba phần chính là: thành phần tần số thấp, có liên quan đến phần quang học của hệ thống tạo ra sự giảm bức xạ "tự nhiên" từ tâm đến rìa của mặt phẳng tiêu điểm; đóng góp chuỗi
Tệp tin PRNU cũ
điện tử, quyết định giá trị độ xám đầu ra; và một thành phần tần số cao, do các thuộc tính của cảm biến.
Quy trình hiệu chỉnh mức độ hồi đáp không đồng đều của điểm ảnh được mơ tả như hình 3.3 dưới đây. Dữ liệu ảnh mức 0 Tệp tin PRNU mới Giá trị ngưỡng PRNU So sánh Trên ngưỡng Dưới ngưỡng Dữ liệu ảnh mức 1A Tệp tin hiệu chỉnh PRNU
Hình 3.3. Quy trình hiệu chỉnh PRNUa. Dữ liệu ảnh mức 0 a. Dữ liệu ảnh mức 0
Để đánh giá thông số mức độ hồi đáp không đồng đều của điểm ảnh (PRNU), dữ liệu ảnh được sử dụng là ảnh chụp trên khu vực có mức bức xạ đồng nhất. Trên bề mặt Trái đất những khu vực này thường là sa mạc hoặc núi băng. Trong nghiên cứu, dữ liệu ảnh chụp các sa mạc được sử dụng làm dữ liệu đầu vào, các khu vực này được coi là đồng nhất và bất biến về mặt phản xạ theo thời gian [26,35,41,36,68]
Tính giá trị trung bình của ảnh
Lọc
b. Tính giá trị trung bình của ảnh.
Do tín hiệu được tích hợp dọc the các cột để giá trị trung bình chỉ bị ảnh hưởng bởi điểm ảnh của mỗi hàng ảnh, nên giá trị trung bình của ảnh trong trường hợp này được tính theo các hàng ảnh.
c. Lọc
Để tín hiệu đầu ra chỉ cịn là ảnh hưởng của phần điện tử, các thành phần tần số thấp và tần số cao trong PRNU sẽ được lọc. Thành phần tần số thấp được lọc để loại trừ sự thay đổi chậm có thể có do hiệu ứng cảnh quan hoặc hướng trong trường nhìn. Từ tín hiệu thu được, suy ra thành phần tần số cao. Kết hợp với tần số thấp được xác định ngay từ trước khi phóng và giả định là ổn định theo thời gian với thành phần tần số cao tạo ra hệ số cân bằng.
d. Tệp tin PRNU mới
Tệp tin PRNU mới được tạo ra sau khi thực hiện các phép lọc, và tái tạo lại giá trị PRNU của thiết bị thu nhận ảnh.
e. So sánh giá trị PRNU
Để đánh giá chất lượng phổ của thiết bị thu nhận ảnh, giá trị PRNU sau khi tích hợp được so sánh với tệp giá trị PRNU chuẩn, được ghi trong tập định dạng CPF do nhà sản xuất thiết bị quang học trên vệ tinh cung cấp hoặc tệp giá trị PRNU được tính tốn