Độ chính xác của MTF ước tính cho một tần số không gian cụ thể phụ thuộc lớn vào độ rộng của mục tiêu xung. Chính xác hơn, do khơng vượt qua biến đổi Fourier của xung, sai số bình phương trung bình căn tương đối của bộ ước lượng MTF gần bằng 100% đối với các tần số ở vùng lân cận bội số của nghịch đảo độ rộng của xung. Ngược lại, biến đổi Fourier của xung có cực đại cục bộ cho bội số lẻ của nghịch đảo của hai lần độ rộng của xung. Do đó, các vùng lân cận của các tần số đó là phù hợp nhất tần số để ước tính MTF.
c. Bãi kiểm định dạng xung lực
Một mục tiêu xung lực tương ứng với nguồn điểm hoặc tập hợp các nguồn điểm được sử dụng để thu trực tiếp PSF đã lấy mẫu với một hay nhiều lưới lấy mẫu khác nhau (theo không gian hoặc theo thời gian). Các mục tiêu nhân tạo có thể là nguồn "chủ động"
như đèn Xenon hoặc nguồn "thụ động", chẳng hạn như gương cầu lồi [19]. MTF có thể thu được bằng việc sử dụng biến đổi Fourier với PSF của hệ thống. Nó có thể thu được bằng việc chụp một nguồn sáng nằm trên mặt đất [61,74], hay các ngôi sao [46]
Phương pháp thứ hai để khắc phục việc lấy không đủ mẫu là kết hợp các ảnh với các vị trí khác nhau trên lưới lấy mẫu để tái tạo lại PSF được tăng tần số lấy mẫu, từ đó có thể tính được MTF khơng bị ảnh hưởng từ hiệu ứng răng cưa. Phương pháp này được sử dụng cho Landsat TM [80,89] với một mảng gồm 16 nguồn điểm thụ động. Việc triển khai một loạt đèn chiếu đã được nghiên cứu [83], nhưng phương pháp này quá rườm rà.
d. Bãi kiểm định dạng chu kỳ
Mục tiêu tuần hoàn bao gồm các mẫu cụ thể (cạnh hoặc xung) được chu kỳ hóa. Ngay cả khi có thể đánh giá MTF bằng số, các mục tiêu đó trên thực tế chỉ nhằm đánh giá trực quan và nhanh chóng về khả năng phân giải của hệ thống hình ảnh [74]. Ví dụ về các mẫu tuần hồn đó là mẫu ba thanh tiêu chuẩn của USAF hoặc mẫu sao xuyên tâm của Siemens [81] đều được mơ tả trong hình 2.17.
Các bãi kiểm định dạng này được thiết kế vào thời điểm ảnh tương tự phát triển mạnh mẽ, đến thời điểm ảnh số phát triển thì việc sử dụng các bãi kiểm định này lại gặp khó khăn do hiệu ứng lấy mẫu [97].
Bãi kiểm định dạng xun tâm thích hợp với các vệ tinh có vệt quỹ đạo khác nhau. Chúng cung cấp các ước tính liên tục cho MTF, và cho phép ước tính MTF tốt hơn so với các bãi kiểm định dạng ba thanh [74]
2.4.2 Phương pháp độ phân giải kép
Đây là phương pháp ước tính MTF với nguyên lý dựa trên cặp ảnh của cùng một khu vực với các kênh phổ giống hệt nhau và khác độ phân giải không gian. Phương pháp này sử dụng tỉ lệ phổ trong miền Fourier của hai ảnh giống nhau để ước tính tỉ số MTF tương ứng. Phương pháp này địi hỏi các quy trình tiền xử lý như hiệu chỉnh hình học và bức xạ. Thuật tốn xác định thay đổi cũng có thể được sử dụng để xác định các khu vực ổn định tạm thời giữa hai lần chụp ảnh.
Có hai cách để áp dụng phương pháp này. Cách thứ nhất là sử dụng hai ảnh có cùng độ phân giải khơng gian, hai giá trị MTF của hai ảnh đều là chưa biết do đó chỉ có thể ước tính MTF tương đối. Đây là phương pháp đã được hệ thống ảnh SPOT sử dụng để ước tính sự tiến triển tạm thời của MTF vì một vài lý do như suy giảm phân kỳ hay sự biến thiên MTF theo trường nhìn của ống kính [74]. Cách thứ hai là hai ảnh sử dụng có độ phân giải khác nhau, ảnh có độ phân giải cao hơn thơng thường ít nhất là 5 lần. Trong trường hợp này, ngay cả khi chưa biết MTF của ảnh độ phân giải cao, nó sẽ được giả định tương đương với một giá trị nào đó ở tỉ lệ của ảnh có độ phân giải thấp [57]. Hay nói cách khác, phương pháp này có phép ước tính MTF chính xác của ảnh độ phân giải thấp.
Tuy nhiên việc áp dụng trực tiếp phương pháp độ phân giải hai chiều bị đánh giá là ước tính quá cao MTF do hiệu ứng nhiễu răng cưa, điều này đã được các nhà khoa học khác cảnh báo và xác nhận trong các nghiên cứu trước đây [47,45]. Để bù cho những hiệu ứng răng cưa này, một giải pháp được đề xuất là phương pháp phân giải kép có tính đến ước lượng mật độ công suất phổ của thành phần răng cưa trong ảnh có độ phân giải thấp để ước tính MTF [103].
Bên cạnh đó, áp dụng phương pháp này u cầu ln ln có một ảnh có độ phân giải cao hơn ảnh cần ước tính MTF. Điều này sẽ gặp khó khăn trong trường hợp hệ thống vệ tinh mới có ảnh độ phân giải rất cao và khó tìm được nguồn dữ liệu ảnh có độ phân giải cao hơn (ví dụ ảnh cần ước tính MTF có độ phân giải 0.5m). Vì vậy, phương pháp này tuy có khả năng ứng dụng cao nhưng cần lựa chọn và cân nhắc trước khi sử dụng, trong thực tế hệ thống SPOT đã áp dụng phương pháp này cho ảnh SPOT4 [88,103].
2.4.3 Phương pháp dựa trên thiết bị đặc trưng
Trên vệ tinh có một số thiết bị đặc thù để ước tích MTF mà khơng cần có các thơng tin về cảnh ảnh hay các đối tượng, trường hợp này được gọi là các phương pháp “mù”. Một ví dụ về phương pháp này là yêu cầu về các thiết bị đặc thù trên vệ tinh sử dụng
phương pháp đa pha [78]. Kỹ thuật xử lý ảnh theo phương pháp này sẽ đưa ra giá trị MTF tổng quát từ một bộ nhiều hơn hai ảnh thu được kèm theo của cùng một đối tượng mở rộng hay các cảnh “giàu” tính tự nhiên (như các khu vực đơ thị).
Thực tế, quá trình xử lý ảnh tương ứng với việc ước tính chung và lặp đi lặp lại của:
cảnh ảnh chưa biết, thơng qua q trình giải chập các cảnh ảnh chưa biết thơng qua xử lý có tính đến giá trị MTF ước tính trước đó,
MTF, thơng qua mơ hình Zernike có tính đến ước tính hiện tại của đối tượng khơng xác định.
Hai q trình ước tính này được thực hiện lặp cho đến khi hội tụ [19].
Phương pháp ước tính này phù hợp với những hệ thống vệ tinh có thiết bị đặc thù để ước tính MTF và thiết kế ngay từ đầu.
2.5 Phương pháp đánh giá chất lượng ảnh thích hợp với điều kiện của Việt Nam
2.5.1 Điều kiện thực tế của Việt Nam
Trong khuôn khổ xây dựng hệ thống vệ tinh quan sát Trái đất đầu tiên của Việt Nam, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam có thực hiện xây dựng một bãi kiểm định tại thành phố Buôn Ma Thuột, tỉnh Đắk Lắk, và đã đưa vào hoạt động từ năm 2017. Bãi kiểm định này gồm hai phần để đánh giá chất lượng ảnh thơng qua giá trị MTF và SNR. Trong đó, phần ước tính giá trị MTF là các ơ bàn cờ, được thiết kế theo dạng bãi kiểm định cạnh. Do đó phương pháp ước tính MTF được đề xuất phù hợp với điều kiện Việt Nam là phương pháp cạnh nghiêng. Hơn thế nữa đây cũng là phương pháp được công nhận theo tiêu chuẩn ISO 12233 dành cho kiểm định các hệ thống thu nhận ảnh quang học. Về cơ sở khoa học, việc sử dụng bãi kiểm định cạnh khi tính tốn MTF cịn hạn chế sự phụ thuộc vào tần số không gian; và đối với các vệ tinh độ phân giải cao như hiện nay, MTF thường chỉ được quan tâm tại khu vực xung quanh tần số Nyquist; đồng thời bãi kiểm định dạng cạnh còn hạn chế hiện tượng flickering, gây nhiễu làm ảnh hưởng đến độ chính xác của phép đo
Để chủ động và nâng cao độ chính xác trong cơng tác đánh giá chất lượng ảnh viễn thám quang học, trong khn khổ dự án hệ thống vệ tinh VNREDSat-1 có thực hiện xây dựng bãi kiểm định tại thành phố Buôn Ma Thuột, tỉnh Đắk Lắk (xem minh họa hình 2.18). Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho công tác đo đạc phản xạ bề mặt bãi kiểm định trước khi chụp ảnh để đánh giá chất lượng ảnh.
Hình 2.18. Thiết kế bãi kiểm định tại thành phố Buôn Ma Thuột, Đắk Lắk
Bãi kiểm định được thiết kế gồm 02 phần riêng biệt để đánh giá thông số MTF và SNR, cụ thể như sau:
- Phần để đánh giá MTF: có dạng hình vng mỗi cạnh 60m, góc nghiêng so với hướng Bắc là 6,9°; bên trong sơn đen trắng hình bàn cờ kích thước 2x2 ơ, mỗi ơ hình vng có cạnh 30m. Độ phản xạ lớp sơn màu trắng là ρ = 0,5; lớp sơn màu đen là ρ = 0,05.
- Phần để đánh giá SNR: dạng thang độ xám, gồm 4 ô vuông liên tiếp, có 1 cạnh trùng với hướng Bắc, mỗi ơ có cạnh 20x20m, mỗi ơ được sơn từ màu trắng-xám nhạt- xám đậm-đen, với độ phản xạ các ô lần lượt là ρ = 0,4; ρ = 0,3; ρ = 0,2; ρ = 0,13.
Bãi kiểm định được xây dựng cách trung tâm thành phố Buôn Ma Thuột khoảng 8 km, thuộc Khối 9, phường Tân Lợi, thành phố Buôn Ma Thuột. Khu vực này nằm trong vùng khí hậu vừa chịu sự chi phối của khí hậu nhiệt đới gió mùa, vừa mang tính chất của khí hậu Cao ngun. Hàng năm có hai mùa rõ rệt: mùa mưa và mùa khô. Mùa mưa bắt đầu từ tháng 5 đến hết tháng 10, tập trung 90% lượng mưa cả năm, khí hậu ẩm và dịu mát; mùa khô bắt đầu từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau, lượng mưa khơng đáng kể, khí hậu mát và lạnh, độ ẩm thấp.
Do bãi kiểm định nằm ngoài trời nên bề mặt bị ảnh hưởng mạnh mẽ của điều kiện thời tiết, vì vậy trước khi thu nhận ảnh để đánh giá chất lượng cần phải thực hiện công tác đo đạc phản xạ phổ bề mặt của các ô mẫu tại bãi kiểm định. Thông thường công tác đo đạc kiểm tra được thực hiện trước thời điểm thu nhận ảnh từ 03 đến 04 tuần.
Bên cạnh điều kiện bãi kiểm định đã được xây dựng và đưa vào sử dụng, Việt Nam chưa có nhiều cơng cụ để đánh giá chất lượng ảnh viễn thám quang học được công bố. Hiện nay, viện Cơng nghệ vũ trụ có cơng cụ đánh giá chất lượng ảnh VNREDSat-1 được phát triển trên phần mềm MATLAB, được sử dụng để đánh giá thông số DS, PRNU; bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu của tác giả Nghiêm Văn Tuấn, Cục Viễn thám quốc gia cũng đã phát triển công cụ đánh giá chất lượng ảnh viễn thám quang học trên nền tảng mã nguồn mở, được sử dụng để đánh giá các thông số DS, PRNU, SNR, MTF, dải động bức xạ, độ phân giải không gian, và hiệu chỉnh thông số DS, PRNU trong trường hợp cần thiết.
2.5.2 Phương pháp tính tốn SNR
Về việc lựa chọn khu vực, đối với dữ liệu ảnh viễn thám quang học, việc có một vùng lớn đồng nhất thường khó tìm, nhưng các vùng nhỏ đồng nhất thường xuất hiện và có thể nhận ra dễ dàng [41]. Với điều kiện thực tế của Việt Nam như đã nêu ở trên, phương pháp thích hợp nhất là sử dụng cảnh đơn với khu vực đồng nhất.
Về việc lựa chọn thuật tốn, với điều kiện thực tế đã có bãi kiểm định để ước tính SNR, nghiên cứu sinh đề xuất phương pháp tính tốn giá trị trung bình và nhiễu là phương pháp độ lệch chuẩn cục bộ. Mặc dù đây chưa phải là phương pháp tốt nhất để đánh giá SNR nhưng phương pháp này có thể phản ánh trực tiếp tình trạng của thiết bị chụp ảnh đối với các khu vực lớp phủ đồng nhất. Hơn thế nữa phương pháp này cịn có thể đạt được độ chính xác đánh giá do cách tính tốn dựa vào các vùng đồng nhất trên ảnh.
Điều quan trọng cần lưu ý là đánh giá SNR chính xác yêu cầu đánh giá chính xác độ lệch chuẩn của nhiễu đo. Đối với các hệ thống viễn thám thông thường, đánh giá độ lệch chuẩn trên bề mặt đồng nhất cần số lượng các phép đo độc lập lớn hơn so với đánh giá bức xạ trung bình: Nói cách khác, bề mặt tối thiểu của các vùng đồng nhất cần thiết để đánh giá SNR là thường lớn hơn mức cần thiết cho đánh giá bức xạ trung bình [35]
Hình 2.19 dưới đây mơ tả một khu vực đồng nhất phục vục cho công tác đánh giá SNR được đề xuất cho điều kiện Việt Nam.
Hình 2.19. Ơ mẫu để đánh giá SNR
Trong các bài toán xử lý ảnh, nhất là đối với dữ liệu ảnh có độ tương phản cao, nhiều hệ thống xử lý ảnh đồng nhất nền ảnh với màu đen tuyệt đối, từ đó đưa giá trị độ lệch trung bình nền ảnh σ về 0, dẫn đến đưa giá trị SNR lên lớn vơ cùng. Do đó, trong trường hợp này, định nghĩa SNR được đổi thành tỉ số giữa giá trị trung bình của tín hiệu
μ chia cho độ lệch trung bình của tín hiệu σ.
Hai giá trị là giá trị trung bình của tín hiệu μsig và độ lệch trung bình của tín hiệu σsig đều có thể được xác định dễ dàng thơng qua việc phân tích biểu đồ phân bố độ xám của ảnh. Từ đó có thể thu được SNR của hệ thống.
2.5.3 Phương pháp tính tốn MTF
Với điều kiện thực tế Việt Nam đã có bãi kiểm định dạng cạnh tại thành phố Bn Ma Thuột tương tự với nhiều bãi kiểm định trên thế giới đang sử dụng, cùng với xu hướng phát triển của vệ tinh viễn thám quang học có độ phân giải khơng gian ngày càng cao, nghiên cứu sinh đề xuất phương pháp tính tốn MTF phù hợp là phương pháp sử dụng bãi kiểm định dạng cạnh nghiêng. Ngun lý tính tốn của phương pháp được mô tả như dưới đây.
Với mỗi hệ thống chụp ảnh quang học trên vệ tinh nào đó, thì mối quan hệ giữa đối tượng trên mặt đất và trên ảnh có thể được mơ tả như sau [105,41,103]
Trong đó, i(x,y) là giá trị trên ảnh l(x,y) là giá trị tại bề mặt
h(x,y) là hàm lan truyền điểm của cảm biến là tích chập
Xét trong miền tần số khơng gian, cơng thức (2.8) có thể được biến đổi bằng Fourier, và thu được như sau:
Trong đó I(fx ,fy) là biến đổi Fourier của ảnh L(fx ,fy) là biến đổi Fourier của bề mặt H(fx ,fy) là hàm truyền của cảm biến
Khi đối tượng là dạng điểm, thì MTF có thể được suy ra từ công thức (2.8) và (2.9) là [64]
Hàm lan truyền đường được lấy theo hàm lan truyền điểm theo một chiều, và được biểu diễn như sau:
Dựa vào cơng thức (2.11) thì MTF theo một chiều có thể được suy ra từ LSF và biểu diễn như sau:
LSF có thể được suy ra từ việc tính tốn đạo hàm của ESF với đối tượng dạng cạnh, và mỗi quan hệ của chúng được biểu diễn như sau:
Dựa trên các cơng thức đã đề cập (từ 2.8-2.13), thì MTF của một hệ thống chụp ảnh có thể được ước tính bằng việc chiết xuất ESF từ ảnh chụp mục tiêu dạng cạnh (trong trường hợp này là bãi kiểm định dạng cạnh). Mối liên hệ giữa ESF, LSF, MTF có thể được biểu diễn như hình 2.20 sau [64,104]
Hình 2.20. Mối quan hệ giữa ESF, LSF và MTF
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 tốn mờ Fuzzy hay học máy,… nhưng khả năng ứng dụng cịn khá hạn chế vì tập mẫu khơng nhiều hay