CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
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 Cơng 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 thông 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 khuôn 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 ơ vng 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 Bn 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 không 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 cơng 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 thơng 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 toán, 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 Buôn 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. Nguyên lý tính tốn của phương pháp được mơ 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 cơng 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 công 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 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 cơng 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 không 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 khơng 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 Bn 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.
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.