Bãi kiểm định đƣợc thiết kế gồm 02 phần riêng biệt để đánh giá thông số MTF và SNR, cụ thể nhƣ sau:
- Phần để đánh giá MTF: có dạng hình vng mỗi cạnh 60m, góc nghiêng so với hƣớng Bắc là 6,9°; bên trong sơn đen trắng hình bàn cờ kích thƣớc 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 vng liên tiếp, có 1 cạnh trùng với hƣớng Bắc, mỗi ơ có cạnh 20x20m, mỗi ơ đƣợc sơn từ màu trắng-xám nhạt- xám đậm-đen, với độ phản xạ các ô lần lƣợt là ρ = 0,4; ρ = 0,3; ρ = 0,2; ρ = 0,13.
Bãi kiểm định đƣợc xây dựng cách trung tâm thành phố Buôn Ma Thuột khoảng 8 km, thuộc Khối 9, phƣờng 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 nguyên. Hàng năm có hai mùa rõ rệt: mùa mƣa và mùa khơ. Mùa mƣa bắt đầu từ tháng 5 đến hết tháng 10, tập trung 90% lƣợng mƣa cả năm, khí hậu ẩm và dịu mát; mùa khô bắt đầu từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau, lƣợng mƣa khơng đáng kể, khí hậu mát và lạnh, độ ẩm thấp.
Do bãi kiểm định nằm ngoài trời nên bề mặt bị ảnh hƣởng mạnh mẽ của điều kiện thời tiết, vì vậy trƣớc khi thu nhận ảnh để đánh giá chất lƣợng cần phải thực hiện công tác đo đạc phản xạ phổ bề mặt của các ô mẫu tại bãi kiểm định. Thông thƣờng công tác đo đạc kiểm tra đƣợc thực hiện trƣớc thời điểm thu nhận ảnh từ 03 đến 04 tuần.
Bên cạnh điều kiện bãi kiểm định đã đƣợc xây dựng và đƣa vào sử dụng, Việt Nam chƣa có nhiều cơng cụ để đánh giá chất lƣợng ảnh viễn thám quang học đƣợc công bố. Hiện nay, viện Cơng nghệ vũ trụ có cơng cụ đánh giá chất lƣợng ảnh VNREDSat-1 đƣợc phát triển trên phần mềm MATLAB, đƣợc 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 lƣợng ảnh viễn thám quang học trên nền tảng mã nguồn mở, đƣợc 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 trƣờng 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 thƣờng khó tìm, nhƣng các vùng nhỏ đồng nhất thƣờng xuất hiện và có thể nhận ra dễ dàng [41]. Với điều kiện thực tế của Việt Nam nhƣ đã nêu ở trên, phƣơng 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 ƣớc tính SNR, nghiên cứu sinh đề xuất phƣơng pháp tính tốn giá trị trung bình và nhiễu là phƣơng pháp độ lệch chuẩn cục bộ. Mặc dù đây chƣa phải là phƣơng pháp tốt nhất để đánh giá SNR nhƣng phƣơng 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 phƣơng pháp này cịn có thể đạt đƣợc độ chính xác đánh giá do cách tính tốn dựa vào các vùng đồng nhất trên ảnh.
Điều quan trọng cần lƣu 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 thƣờng, đánh giá độ lệch chuẩn trên bề mặt đồng nhất cần số lƣợng 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 thƣờng lớn hơn mức cần thiết cho đánh giá bức xạ trung bình [35]
Hình 2.19 dƣới đây mơ tả một khu vực đồng nhất phục vục cho công tác đánh giá SNR đƣợc 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 tƣơng phản cao, nhiều hệ thống xử lý ảnh đồng nhất nền ảnh với màu đen tuyệt đối, từ đó đƣa giá trị độ lệch trung bình nền ảnh σ về 0, dẫn đến đƣa giá trị SNR lên lớn vơ cùng. Do đó, trong
trƣờng hợp này, định nghĩa SNR đƣợc 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 đƣợc xác định dễ dàng thơng qua việc phân tích biểu đồ phân bố độ xám của ảnh. Từ đó có thể thu đƣợc 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 tƣơng tự với nhiều bãi kiểm định trên thế giới đang sử dụng, cùng với xu hƣớng phát triển của vệ tinh viễn thám quang học có độ phân giải không gian ngày càng cao, nghiên cứu sinh đề xuất phƣơng pháp tính tốn MTF phù hợp là phƣơng pháp sử dụng bãi kiểm định dạng cạnh nghiêng. Ngun lý tính tốn của phƣơng pháp đƣợc mô tả nhƣ dƣới đây.
Với mỗi hệ thống chụp ảnh quang học trên vệ tinh nào đó, thì mối quan hệ giữa đối tƣợng trên mặt đất và trên ảnh có thể đƣợc mơ tả nhƣ 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 không gian, cơng thức (2.8) có thể đƣợc biến đổi bằng Fourier, và thu đƣợc nhƣ 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 tƣợng là dạng điểm, thì MTF có thể đƣợc suy ra từ công thức (2.8) và (2.9) là [64]
Hàm lan truyền đƣờng đƣợc lấy theo hàm lan truyền điểm theo một chiều, và đƣợc biểu diễn nhƣ sau:
Dựa vào cơng thức (2.11) thì MTF theo một chiều có thể đƣợc suy ra từ LSF và biểu diễn nhƣ sau:
LSF có thể đƣợc suy ra từ việc tính tốn đạo hàm của ESF với đối tƣợng dạng cạnh, và mỗi quan hệ của chúng đƣợc biểu diễn nhƣ sau:
Dựa trên các công thức đã đề cập (từ 2.8-2.13), thì MTF của một hệ thống chụp ảnh có thể đƣợc ƣớc tính bằng việc chiết xuất ESF từ ảnh chụp mục tiêu dạng cạnh (trong trƣờng hợp này là bãi kiểm định dạng cạnh). Mối liên hệ giữa ESF, LSF, MTF có thể đƣợc biểu diễn nhƣ 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 tƣợng qua dữ liệu ảnh, trong xử lý ảnh số, điều này đƣợc thể hiện rõ ràng trong độ phân giải bức xạ với mức lƣợng tử ngày càng cao. Đối với các dữ liệu ảnh viễn thám trƣớc đây, độ phân giải bức xạ thƣờng ở mức thấp ( 8bits), do vậy các thuật toán tuyến tính có thể áp dụng đƣợc. Tuy nhiên, khi giá trị lƣợng tử hóa tăng lên (12-16bits) thì độ chính xác khi sử dụng phƣơng pháp này khơng cịn đảm bảo, do đó cần phải có phƣơng pháp thích hợp hơn. Đã có các nghiên cứu sử dụng thuật tốn mờ Fuzzy hay học máy,… nhƣng khả năng ứng dụng cịn khá hạn chế vì tập mẫu khơng nhiều hay chƣa đáp ứng đƣợc độ chính xác cần thiết. Với ƣu 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 phƣơng pháp Canny [75,45], phục vụ cho công tác xác định ESF để tính tốn MTF thay cho các thuật tốn đã và đang đƣợc sử dụng.
Phƣơng pháp Canny đƣợc thực hiện theo 4 bƣớc nhƣ sau [75,45]:
- Lọc nhiễu: Do quá trình chiết tách cạnh dễ bị ảnh hƣởng bởi nhiễu trong ảnh nên cần tiến hành lọc nhiễu. Bƣớc này sẽ làm mịn ảnh bằng cách sử dụng bộ lọc Gauss kích thƣớc 5x5 để lọc nhiễu trên ảnh.
- Tính Gradient và hướng gradient: dùng bộ lọc Sobel X và Sobel Y (3x3) để tính đƣợc 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 thƣớc, mỗi điểm ảnh trên ma trận này thể hiện độ lớn của biến đổi mức sáng ở vị trí tƣơng ứng trên ảnh gốc. Tƣơng tự, ma trận góc cũng có cùng kích thƣớc, mỗi điểm ảnh trên ma trận góc thể hiện góc, hay nói cách khác là hƣớng 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 bƣớc này, dùng một ma trận lọc kích thƣớc 3x3 lần lƣợt 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 hƣớng gradient (ví dụ hình 2.21). Ví dụ: nếu hƣớng gradient đang là 0 độ, ta sẽ so điểm ảnh trung tâm với điểm ảnh liền trái và liền phải nó. Trƣờng hợp khác nếu hƣớng gradient là 45 độ, ta sẽ so sánh với 2 điểm ảnh hàng xóm là góc trên bên phải và góc dƣới bên trái của điểm ảnh trung tâm. Tƣơng tự cho 2 trƣờng hợp hƣớng gradient còn lại. Kết thúc bƣớc này ta đƣợc một mặt nạ nhị phân.
Hình 2.21. Ví dụ lọc bỏ giá trị không phải cực đại
- Lọc ngưỡng: xét các điểm ảnh dƣơng trên mặt nạ nhị phân kết quả của bƣớc trƣớc. Nếu giá trị gradient vƣợt ngƣỡng max_val thì điểm ảnh đó chắc chắn là cạnh. Các điểm ảnh có độ lớn gradient nhỏ hơn ngƣỡng min_val sẽ bị loại bỏ. Còn các điểm ảnh nằm trong khoảng 2 ngƣỡng trên sẽ đƣợc xem xét rằng nó có nằm liên kề với những điểm ảnh đƣợc cho là "chắc chắn là cạnh" hay không. 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 chƣơng 2
Q trình phân tích mối liên hệ giữa thiết bị chụp ảnh và chất lƣợng ảnh đã làm rõ tính khoa học và tiêu biểu của MTF và SNR trong việc thể hiện chất lƣợng 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 đƣợc 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 thƣờng đƣợc chọn là khu vực đồng nhất để đảm bảo mức bức xạ đồng đều; phƣơng pháp tính tốn theo độ lệch chuẩn cục bộ vẫn là phƣơng pháp đƣợc 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 nhƣ các thiết bị nên phƣơng pháp hiệu chỉnh bức xạ qua hai thông số DS, PRNU đƣợc 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 Dƣơng, sa mạc Lybia, sa mạc Algeria.
Phƣơng pháp đƣợc 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 đƣợc sử dụng để tính tốn SNR.
Để tính tốn MTF, có nhiều phƣơng pháp đƣợc đƣa ra từ việc dựa trên các thuật toán nhƣ độ phân giải kép, hay dựa vào các thiết bị đặc trƣng trên vệ tinh, cho đến sử dụng các bãi kiểm định trên mặt đất; với sự phát triển nhƣ hiện nay, đã xuất hiện một số nghiên cứu tính tốn MTF sử dụng phƣơng pháp học máy nhƣng vấn đề cịn hạn chế chính là bộ mẫu cần thiết để triển khai rộng rãi phƣơng án này.
Phƣơng pháp tính tốn MTF đƣợc đề xuất cho điều kiện Việt Nam là phƣơng 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 chƣa có bãi kiểm định của Việt Nam. Trong đó, việc chiết tách cạnh đƣợc thực hiện theo phƣơng pháp Canny thay cho các thuật tốn tuyến tính thƣờng đƣợc sử dụng trƣớc đây. Lý do để lựa chọn phƣơng pháp này là: dữ liệu ảnh ngày càng đƣợc mã hóa với mức lƣợng tử lớn hơn, dẫn đến các sai số ngày càng lớn khi chiết tách cạnh bằng các thuật toán tuyến tính; phƣơng pháp Canny sử dụng ƣu điểm của ảnh gradient là làm nổi bật cạnh, sẽ hạn chế đƣợc sai số khi chiết tách cạnh.
CHƢƠNG 3: ĐỀ XUẤT QUY TRÌNH ĐÁNH GIÁ CHÂT LƢỢNG 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 lƣợng ảnh đã công bố [4], nghiên cứu sinh đã thay đổi cho phù hợp nhằm đánh giá chất lƣợng ảnh theo các chỉ tiêu kỹ thuật và kết hợp với yêu cầu của ngƣời sử dụng, từ đó đề xuất một quy trình đánh giá chất lƣợng ảnh tổng thể, đáp ứng về cả mặt kỹ thuật cũng nhƣ thực tế sử dụng. Quy trình này đƣợc minh họa cụ thể nhƣ trong hình 3.1 dƣới đây.
Hiệu chỉnh bức xạ Đánh giá qua thông số SNR Đánh giá qua thông số MTF Đánh giá theo nhu cầu
sử dụng ảnh Dữ liệu ảnh mức 0 Tệp tin hiệu chỉnh hệ thống
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 lƣợng ảnh qua thông số SNR. Việc đánh giá thông qua MTF đƣợc thực hiện sau đó với dữ liệu mức 1A tại các bãi kiểm định. Trƣớc khi dữ liệu đƣợc cung cấp cần thực hiện đánh giá chất lƣợng dữ liệu theo nhu cầu sử dụng, và thực hiện việc tăng cƣờng chất lƣợng nếu cần thiết.
Quy trình hiệu chỉnh bức xạ, đánh giá chất lƣợng ảnh qua thông số SNR, MTF đƣợc 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 đƣợc thực hiện không theo chu kỳ mà phụ thuộc nhu cầu sử dụng của từng trƣờng hợp cụ thể.
Kết quả của các quy trình hiệu chỉnh, đánh giá đƣợc đƣa vào tệp tin hiệu chỉnh để cập nhật cho hệ thống thu nhận ảnh. Tệp tin hiệu chỉnh hệ thống này lƣu trữ giá trị hiệu chỉnh của mỗi điểm ảnh cho từng kênh ảnh của dữ liệu, tệp tin này đƣợc đƣa 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