Giáo trình Công nghệ đo ảnh

để phục vụ việc giảng dạy và học tập môn học: “Đo ảnh, viễn thám” cho sinh viên ngành Quản lý đất đai, trắc địa,... giáo trình “Công nghệ đo ảnh” được biên soạn . Giáo trình được biên soạn ngắn gọn, dễ hiểu có cập nhật các kiến thức mới về ảnh máy bay, ảnh vệ tinh nhằm cung cấp cho sinh viên những kiến thức cơ bản về ngành học này, đó là: Những khái niệm về phương pháp đo ảnh, cơ sở toán học của phương pháp đo ảnh, những tính chất hình học cơ bản của ảnh đo trong chụp ảnh hàng không, nguyên lý nhìn và đo ảnh lập thể, đoán đọc điều vẽ ảnh, những kiến thức cơ bản về ảnh vệ tinh, lý thuyết của phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên....

ĐỀ CƯƠNG CÔNG NGHỆ ĐO ẢNH

CÂU 1: NHIỆM VỤ VÀ NGUYÊN LÝ CƠ BẢN CỦA NẮN ẢNH

1 Nhiệm vụ của nắn ảnh:

-Thông qua các phép biến đổi phù hợp để biến đổi hình ảnh trên ảnh nghiêng thành hình ảnh trên ảnh ngang tương ứng để loại trừ sai số xê dịch vị trí điểm ảnh do góc nghiêng của ảnh gây ra -Lựa chọn phương pháp nắm ảnh thích hợp để hạn chế sai số xê dịch vị trí điểm ảnh do địa hình lồi lõm gây ra tới mức chấp nhận được, tức là nhỏ hơn hoặc bằng sai số giới hạn Xác định tỷ lệ ảnh nắn phù hợp với tỷ lệ bản đổ hoặc bình đồ cần thành lập

2.Nguyên lý cơ bản của nắn ảnh

Công tác nắn ảnh được thực hiện trên các nguyên lý cơ bản sau:

a) Biến hình ảnh trên ảnh nghiêng thành hình ảnh trên ảnh nắn

Mặt phẳng thực địa (G), ảnh hàng không nghiêng (P), và ảnh nắn ở tỷ lệ bản đồ cần thành lập (E) Mặt (E) chính là sự thu nhỏ mặt (G) với tỷ lệ 1/M

Trong đó: ) là tọa độ điểm ảnh trên mặt phẳng

( là tọa độ điểm ảnh tương ứng trên ảnh nắn

Để tìm 8 hệ số cần có 4 cặp điểm trên 2 mặt phẳng aA,bB,cC,dD

b) Hạn chế sai số vị trí điểm ảnh đo địa hình lồi lõm gây ra

Xét 2 tam giác đồng dạng Sao và AA’ ta có các tỷ lệ sau:

=> (*)

Trong đó : r là bán kính hướng tâm

là chênh cao điểm ảnh so với mặt phẳng trung bình

là mẫu số tỷ lệ ảnh

là tiêu cự của máy ảnh

là độ cao bay chụp trung bình

hạn chế phải giới hạn độ chênh cao địa hình của miền thực địa trong phạm vi tấm ảnh sao cho không vượt quá giới hạn được xác định theo công thức sau:

Từ công thức (*) : hoặc

Ta có: hoặc

Trong đó: là sai số vị trí điểm ảnh cho phép

Nếu sai số vị trí điểm trên bản đồ tỷ lệ 1/M do chênh cao địa hình gây ra cho phép là , tức là : Thì độ chênh cao địa hình lớn nhất cho phép trtong phạm vi tấm ảnh được xác định theo công thức sau: :

Nếu miền thực địa trong phạm vi tấm ảnh có chênh cao nằm trong khoảng từ < h < 3 thì cần phân vùng( phân đai) theo độ cao sao cho mỗi vùng có chênh cao rồi nắn ảnh cho từng vùng riêng biệt Nếu miền thực địa trong phạm vi tấm ảnh có chênh cao > 3 thì cần nắn ảnh cho từng phạm vi nhỏ theo khe nắn hay còn gọi là nắn ảnh vi phân

CÂU 2 : PHƯƠNG PHÁP NẮN ẢNH GIẢI TÍCH

Phương pháp nắn ảnh giải tích là phương pháp tính toán xác định tọa độ của điểm nắn ảnh tương ứng với điểm ảnh thông qua công thức biến đổi mặt phẳng trong phép chiếu xuyên tâm

Muốn tính được tọa độ của điểm nắn ảnh trên mặt nắn cần xác định được 8 tham số ui trong công thức trên và do tọa độ ) của điểm cần nắn

a) Tính các tham số nắn ảnh theo các nguyên tố định hướng của ảnh đơn

Sử dụng các nguyên tố định hướng góc của ảnh xác định trong quá trình chụp ảnh hoặc trong kết quả tăng dày bằng tam giác ảnh không gian giải tích để tính 8 tham số ui

Từ công thức chung:

Rút m từ phương trình z =>

Chia cả tử và mẫu cho ta được:

; ; ; ; ; ; ;

Trong đó : Z= -H độ cao bay chụp trung bình của miền thực địa trong phạm vi tấm ảnh ak , bk ,

ck ( k= 1,2,3 ) các cosin chỉ hướng của ma trận quay A

b) Xác định các tham số nắn trên cơ sở các điểm khống chế nắn ảnh

Lập Phuong trình sai số dạng:

Khi số điểm khống chế nắn ảnh lớn hơn 4 thì bình sai theo Phuong pháp số bình sai nhỏ nhất

CÂU 3: QUAN HỆ TỌA ĐỘ VÀ THỊ SAI TRÊN CẶP ẢNH KHÔNG LÝ TƯỞNG

a) Quan hệ tọa độ và thị sai ngang

Ta có : p = - trong đó: là tọa độ ảnh trái

là tọa độ ảnh phải Coi đường đáy chụp ảnh nằm ngang trục quang chính của ảnh trái thẳng đứng Trong trường hợp này ta có:

Thường được biễu diễn bằng dạng : λ

=> X = và Y = ( Z là độ cao bay chụp) thường được viết dưới dạng :

X = ; Y=

Trường hợp ảnh lý tưởng với các nguyên tố định hướng bằng 0, biểu thức trên được viết như sau:

Xn = và Yn =

Trường hợp chung nhất mặt phẳng của mỗi ảnh bị quay các góc κ xung quanh các trục X,Y,Z Đưa ảnh về 1 hệ tọa độ đồng nhất thông qua công thức:

Có thể sử dụng ma trận quay nhỏ vì các góc xoay thường < 30

Mà xn Z = ZnX

Từ công thức:

Vi phân theo H :

Tọa độ ảnh nắn của 2 điểm cùng tên trên ảnh p1 và p2 như sau :

1

Thừa nhận y1 = y2 = y thay

Lấy 2 phương trình trừ cho nhau ta có :

b) Quan hệ tọa độ và thị sai dọc q : y n z = Z n Y

)

Đối với cặp ảnh không lý tưởng tọa độ tâm chiếu S2 chênh với S1 giá trị Y và H Từ công thức :

Lấy vi phân theo Y và Z ( tức H)

viết tọa độ cho Z ảnh như sau :

Trừ 2 phương trình cho nhau :

Theo hình vẽ :

Yhay vao biểu thức trên ta được:

Ttrong đó:

CÂU 4 : TRÌNH BÀY PHUONG TRÌNH ĐỊNH HƯỚNG TƯƠNG ĐỐI

Có 2 loại mô hình của 1cặp ảnh:

-Mô hình độc lập với các nguyên tố định hướng κ2

-Mô hình phụ thuộc với các nhuyên tố định hướng (thay bằng và v)

Các phương trìn khời đầu để xác định hướng tương đối là :

-Điều kiện thị sai dọc :

-Điều kiện đồng phẳng của 3 vecto : r1.r2.b=0

Đối với mô hình độc lập:

Từ phương trình :

Áp dụng tiêu chuẩn thị sai dọc q=0 ta có :

Đối với mô hình phụ thuộc ta có :

CÂU 5 : ĐỊNH HƯỚNG TUYỆT ĐỐI MÔ HÌNH LẬP THỂ

1) Mục đích và các nguyên tố định hướng tuyệt đối

Sau hki định hướng tương đối cho ta mô hình lập thể có tỷ lệ bất kỳ và nằm trong hệ tọa độ giả định

Nhiệm vụ định hướng tuyệt đối là xác định tỷ lệ mô hình và đưa về hệ tọa độ trắc địa

Các nguyên tố định hướng tuyệt đối gồm:

mẫu số tỷ lệ mô hình

tọa độ điểm gốc hệ tọa độ mô hình

Mô hình:

2) Định hướng tuyệt đối bằng phương pháp giải tích

Công thức: R=R0 + m.A.r

vecto xác định vị trí điểm trong hệ tọa độ trắc địa

ma trận xoay với các aij là các cosin chỉ hướng giữa 2 hệ tọa độ.

vecto xác định vị trí điểm trong hệ đo ảnh

Khai triển công thức trên ta có thể viết như sau:

Nếu sử dụng ma trận xoay nhỏ thì:

Để tìm 7 ẩn số mỗi mô hình cần có 3 điểm khống chế ảnh ngoại nghiệp

CÂU 6: NẮN ẢNH SỐ ĐỐI VỚI ẢNH CHỤP XUYÊN TÂM

1) Nắn ảnh theo phương pháp giải gián tiếp

Giữa điểm ảnh và điểm vật tồn tại quan hệ tọa độ trong phép chiếu xuyên tâm như sau:

ảnh gốc được số hóa thông qua quét ảnh nên các điểm ảnh được sắp xếp theo dạng ma trận có m hàng và n cột Vị trí của 1 điểm ảnh được xác định theo số hàng và số cột I,J thay cho tọa độ của điểm ảnh:

λ0

Thay và biến đổi ta được :

Trong đó: X,Y,Z là tọa độ của pixel trên ảnh số hóa

Uk (k=1,2,,,,11) là các tham số

Do tọa độ của điểm ảnh không trùng với tâm của pixel nên cần tiến hành nội suy độ xám cả điểm ảnh Thông thường độ xám của ảnh nắn P được nội suy theo hàm song tuyến sau: G(X,Y) = g (x,y) ( trong đó : g(x,y) là trị độ xám của điểm ảnh p

2) Nắn ảnh theo phép giải trực tiếp

Quá trình nắn ảnh số theo phép giải trực tiếp được xuất phát từ ảnh gốc, trên đó từng pixel được xác định tọa độ của nó trên ảnh nắn và gắn giá trị độ xám được nội suy theo hàm song tuyến

Trong ảnh nắn số theo pháp giải trực tiếp tọa độ của điểm ảnh nắn được xác địh theo công thức sau:

Trong đó: Z là độ cao điểm thực địa

Để tính tọa độ cảu ành nắn cần biết độ cao của điểm thực địa tương ứng, nhưng Z lại là hàm số của tọa độX,Y Vì vậy thường áp dụng phương pháp nhích dần và sử dụng mô hình số độ cao đệ nội suy độ cao Trước tiên cho Z một giá trị gần đúng Z0 để tính giá trị gần đúng X1,Y1 Dùng X1 ,Y1 để nội suy Z1 dùng để tính lại X2, Y2 của điểm ảnh nắn Quá trình này được lặp lại nhiều lần cho đến khi đạt độ chính xác yêu cầu

Phương pháp này có nhược điểm lớn là các điểm ảnh nắn sắp xếp không có quy luật, trên ảnh nắn có thể có những điểm trắng và cũng có the63co1 những điểm trùng lặp của nhiều điểm nắn có cùng trị tọa độ Vì vậy phương pháp này ít được sử dụng

CÂU 7 : NHỮNG KỸ THUẬT CHỦ YẾU TRONG XỬ LÝ ẢNH SỐ

1) Thu nhận ảnh

a) Các thiết bị thu nhận ảnh

Các thiết bị thu nhận ảnh thông thường có 2 loại: máy chụp ảnh và ảnh quét chuyên dụng

Máy chụp ảnh hàng không cho ta những tấm ảnh tương tự chất lượng cao Để phụ vụ cho quá trình xử lý ảnh số cần số hóa các ảnh tương tự bằng cách quét trên máy quét ảnh có bộ phân giải cao Nếu dùng máy ảnh có them bộ chuyển đổi tương tự số AD thì sẽ cho ta dạng ảnh số

Khi dùng máy quét, môt dòng photodiot sẽ quét ngang ảnh và cho ảnh với độ phân giải ngang khá tốt Đầu ra của máy quét là ảnh ma trận số mà ta quen gọi là bản đồ ảnh

b) Lấy mẫu và lượng tử hóa

Yêu cầu cơ bản nhất trong xử lý ảnh bằng máy tính là đưa ảnh về dang5bieu64 diễn số thích hợp, nghĩa là ảnh được biễu diễn bằng 1 ma trận hữu hạn tương ứng với việc lấy mẫu trên ảnh trên 1 lưới rời rạc và mỗi pixel được lượng hóa bởi 1 số hữu hạn bit

Phương pháp chung để lấy mẫu là quét ảnh theo hàng và mã hóa từng hàng Về nguyên tắc, 1 đối tượng, ohim hay giấy trong suốt sẽ được chiếu sáng liên tục để tạo nên 1 ảnh điện tử trên tấm cảm quang và có 1 thiết bị chyển tín hiệu này thành tín hiệu số và ghi nhận lại

Lượng tử hóa là bước kế tiếp của việc lấy mẫu, nhằm ánh xạ từ 1 biến liên tục U sang 1 biến rời rạc

U* với các giá trị thuộc tập hữu hạn {r1,r2, , rL } Ánh xạ này thường là 1 hàm bậc thang, cách đơn giản nhất là dùng lượng hóa đều với khoảng lượng hóa q là hằng số

(q= tk – tk-1 = rk – rk-1 : trong đó tk là chuyển dịch của U, rk là mức xây dựng lại)

c) Tái chia mẫu

Việc tái chiz mẫu đôi khi là 1 bước yêu cầu trong quá trình xử lý nắn ảnh Việc lấy lại mẫu là quá trình xử lý mà qua đó các giá trị ảnh của các pixel trên 1 lưới mới được nội suy từ các giá trị của các pixel nguồn Hiện nay thường sử dụng 3 phương pháp tái chia mẫu cơ bản sau:

- Phương pháp điểm gần nhất: là phương pháp tái chia mẫu đơn giản nhất có tốc độ xử lý nhanh nhất trong phương pháp này trị độ xám của diểm tái chia mẫu P được lấy trực tiếp từ độ xám của điểm mẫu gần nhất N tọa độ pixel gần nhất được xác định theo công thức sau:

Trong đó: x,y là khoảng cách lấy mẫu, tức là độ lớn của pixel

- Phương pháp nội suy song tuyến: trong phương pháp này việc tái lấy mẫu được thực hiện bằng cách chuyển đổi trung bình trọng số gần đúng của 4 pixel gần nhất

Hàm trọng số có dạng:

Trị tái chia mẫu độ xám của điểm P được tính theo công thức:

Trong đó: x=x-INT(x) ; y=y-INT(y)

- Phương pháp nội suy xoắn bậc 3 : phương pháp này thực hiện việc lấy lại mẫu bằng cách chuyển đổi trọng số ước tính của 16 pixel gần nhất Hàm trọng số của phương pháp này là 1 hàm bậc 3 do Rifman đề xuất :

Phương pháp này cho độ chính xác cao nhất trong 3 p2 nhưng khối lượng tính toán lớn nên chiếm nhiều thời gian xử lý khi kích thước file ảnh lớn

2) Tăng cường ảnh và phục hồi ảnh.

Tăng cường ảnh là 1 bước quan trọng trong quá trình xử lý ảnh số bao gồm 1 loạt các kĩ thuật như lọc ảnh, khử nhiểu, v…v…

Tăng cường độ tương phản là làm tăng độ nổi của điểm ảnh hay vùng ảnh so với nền Đề điều chỉnh độ tương phản của ảnh, ta điều chỉnh lại biên độ bằng cách biến đổi biên độ tuyến tính đầu vào ( dùng hàm biến đổi là hàm tuyến tính ) hay phi tuyến ( dùng hàm mũ hay logarithm )

Lọc ảnh được sử dụng để nhấn mạnh 1 cấu trúc thông tin nào đó trên ảnh thông qua việc áp dụng các hàm lọc hoặc các toán tử lọc Có 2 kỹ thuật lọc :

1 Lọc không gian ảnh tạo ra 1 ảnh mới có 1 số tính chất mới nhằm nhấn mạnh 1 tính chất nào đó như đường nét, độ mịn … Các toán tử lọc được tổ chức dưới dạng ma trận n x n phần tử ( n là số lẻ ) được áp dụng cho toàn cảnh theo thuật toán cửa sổ trượt Có nhiều loại phin lọc có tính chất khác nhau được dùng để đạt những hiệu quả khác nhau

2 Lọc không gian tần số thường được xây dựng trên cơ sở pháp biến đổi Fourier được định nghia như sau :

G(u,v) = F(u,v)H(u,v)

Trong đó : F – hàm biến đổi Fourier ;

H- hàm lọc

U,v – tọa độ ảnh

3) Phân tích ảnh

Các bước trong quá trình phân tích ảnh được biểu diễn như trong hình Phân tích ảnh liên quan tới việc xác định các giá trị định lượng của 1 ảnh để đưa ra mô tả đầy đủ về ảnh

Các đặc trưng của ảnh thường bao gồm mật độ xám, phân bố xác suất, phân bố ko gian, biên ảnh Biên là 1 vấn đề mấu chốt trong phân tích ảnh vì các kỹ thuật phân đoạn ảnh chủ yếu dựa vào biên 1 điểm ảnh có thể coi là biên nếu ở đó có sự thây đổi đột ngột về cấp độ xám Tập hợp các điểm biên sẽ tạo thành biên hay đường bao của ảnh

4) Nhận dạng ảnh

Nhận dạng ảnh thường đi sau quá trình phân tích ảnh Nhận dạng là quá trình phân loại các đối tượng đc biểu diễn theo 1 mô hình nào đó và gán cho chúng 1 lớp dựa theo nhưng quy luật và các mẫu chuẩn

Trong lí thuyết nhận dạng nói chung và nhận dạng ảnh nói riêng có 3 cách tiếp cận khác nhau

- Nhận dạng dựa vào phân hoạch ko gian

- Nhận dạng cấu trúc

- Nhận dạng dựa vào kỹ thuật mạng noron

2 cách tiếp cận đầu là kỹ thuật kinh điển Các đối tượng ảnh quan sát và thu nhận đc phải trải qua giai đoạn tiền xử lí nhằm tăng cường chất lượng, làm nổi các chi tiết, tiếp theo là thích chọn và biểu diễn các đặc trưng, và cuối cùng mới qua giai đoạn nhận dạng Cách tiếp cận thứ 3 hoàn toàn khác Nó dựa vào cơ chế đoán nhận, lưu trữ và phân biệt đối tượng mô phỏng theo hoạt động của hệ thần kinh con người Do cơ chế đặc biệt, các đối tượng thu nhận bởi thị giác người ko cần qua giai đoạn cải thiện mà chuyển ngay qua giai đoạn tổng hợp, đối sánh với các mẫu đã lưu trữ để nhận dạng

Việc chọn lựa 1 quá trình nhận dạng có liên quan mật thiết đến liểu mô tả đc sử dụng để đặc tả đối tượng Mô hình của đối tượng đc xác định theo cách mô tả đc lựa chọn Có 2 loại mô tả thường dùng là mô tả theo tham số và cấu trúc

Mô hình tham số sử dụng 1 vecto để đặc tả đối tượng, mỗi phần tử của vecto mô tả 1 đặc tính của đối tượng Mô hình cấu trúc dựa vào việc mô tả đối tượng nhờ 1 số các khái niệm biểu thị, các đối tượng cơ sở trong ngôn ngữ tự nhiên

Như vậy có 2 loại mô hình : mô hình theo tham số và mô hình theo cấu trúc

Bản chất của quá trình nhận dạng gồm 3 giai đoạn chính :

1 Lựa chọn mô hình biểu diễn đối tượng

2 Lựa chọn luật ra quyết định và suy diễn quá trình giải đoán

3 Giải đoán

Khi mô hình biểu diễn đối tượng đã đc xác định, quá trình nhận dạng chuyển sang giai đoạn giải đoán

5) Nén ảnh

Nén ảnh phục vụ cho lưu trữ hoặc truyền dữ liệu Nén dữ liệu là quá trình giảm lượng thông tin dư thừa trong dữ liệu gốc, và do vậy lượng thông tin thu đc sau nén thường nhỏ hơn dữ liệu gốc rất nhiều Với dữ liệu ảnh, kết quả thường là 10 :1 Một số phương pháp còn cho kết quả cao hơn, nén dữ liệu còn có 1 số tên gọi như : giảm độ dư thừa, mã hóa ảnh gốc Tỉ số nén là 1 trong các đặc trưng quan trọng nhất của mọi phương pháo nen Nhìn chung

Tỉ lệ nén =

Với r là tỉ số nén đc định nghĩa : r = kích thước dữ liệu gốc/kích thước dữ liệu thu đc sau nén

Tỉ lệ nén chỉ là 1 trong các đặc trưng cơ bản của phương pháp nén Nhiều khi tỉ lệ nén cao cũng chưa thể nói rằng pp nén đó hiệu quả hơn pp khác vì còn các chi phí khác như thời gian, ko gian và cả độ phức tạp tính toán

Nén nhằm mục đích giảm kích thước dữ liệu = cách loại bỏ dư thừa dữ liệu Các pp nén dữ liệu khác nhau là do sử dụng các kiểu dư thừa dữ liệu khác nhau Ngta coi có 4 kiểu dư thừa chính :

1 Sự phân bố kí tự : Trong 1 dãy kí tự có 1 số kí tự có tần suất xuất hiện nhiều hơn 1 số dãy khác Do vậy có thể mã hóa dữ liệu 1 cách cô đọng hơn Các dãy kí tự có tần suất cao thường đc thay bởi 1 từ mã nhị phân với số bits nhỏ, ngược lại các dãy có tần suất thấp sẽ đc mã hóa = từ có nhiều bits hơn Đây chính là bản chất của pp mã hóa Huffman

2 Sự lặp lại của các kí tự : Trong 1 số tình huống như trong ảnh, 1 kí hiệu đc lặp lại 1 số lần Kĩ thuật nén dùng trong trường hợp này là thay dãy lặp đó bởi dãy mới gồm 2 thành phần : số lần lặp và kí tự dùng để mã Phương pháp mã hóa kiểu này có tên là mã hóa loạt dài RLC

3 Những mẫu sử dụng tần suất : có thể có dãy kí hiệu nào đó xuất hiện với tần suất tương đói cao Do vậy có thể mã hóa bởi ít bits hơn Đây là phương pháp mã hóa do Lempel-Ziv đưa ra và có cải tiến vào năm 1977,1978 Năm 1984, Terry Welch đã cải tiến hiệu quả hơn là đặt tên là LZW

4 Độ dư thừa vị trí : Do sự phụ thuộc lẫn nhau của dữ liệu, đôi khi biết đc kí hiệu xuất hiện tại 1 vị trí, đồng thời có thể đoán trc đc sự xuất hiện của các giá trị ở các vị trí khác nhau

1 cách phù hợp Chẳng hạn, ảnh biểu diễn trong 1 lưới 2 chiều, 1 số điểm ở cột dọc trong

1 khối dữ liệu lại xuất hiện trong cùng vị trí tại các hàng khác nhau Do vậy, thay vì lưu trữ dữ liệu ta chỉ cần lưu trữ vị trí hàng và cột PP nén dựa trên sự dư thừa này gọi là pp

mã hóa dự đoán

Có nhiều cách phân loại các pp nén khác nhau Cách thứ 1 dựa vào nguyên lí nén Theo

cách này phân các pp nén thành 2 họ lớn : Nén chính xác ( hay nén ko mất thông tin ) và nén có mất mát thông tin Cách phân loại thứ 2 dựa vào cách thức thực hiện nén Theo cách này ngta cũng phân thành 2 họ : pp ko gian và pp sử dụng biến đổi Cách phân loại thứ 3 dựa vào triết lí của sự mã hóa Cách này cũng phân các pp nén thành 2 họ : pp nén thế hệ 1 gồm các pp mà mức độ tính toán đơn giản và các pp nén thế hệ 2 dựa vào mức độ bão hòa của tỉ lệ nén