Bài giảng Đo ảnh số_Trần Trung Anh

Mở đầu 1. Khái niệm về phương pháp đo ảnh 2. Phân loại các phương pháp đo ảnh 3. Các ứng dụng của phương pháp đo ảnh số Chương 1. Ảnh số và thu nhận ảnh số 1.1. Khái niệm ảnh số 1.2. Độ phân giải của ảnh số 1.3. Quét ảnh 1.4. Chụp ảnh số Chương 2. Kỹ thuật xử lý ảnh số 2.1. Biểu đồ cột giá trị độ xám (histogram) 2.2. Nâng cao chất lượng ảnh 2.3. Cấu trúc hình tháp của ảnh số 2.4. Kỹ thuật nội suy giá trị độ xám 2.5. Sơ bộ về kỹ thuật nén ảnh 2.6. Một số định dạng ảnh thông dụng Chương 3. Đo ảnh số 3.1. Các hệ thống tọa độ dùng trong đo ảnh số 3.2. Bài toán chuyển đổi hệ tọa độ phẳng trong đo ảnh số 3.3. Mô hình lập thể số 3.4. Nguyên lý hiển thị mô hình lập thể trên màn hình máy tính 3.5. Nguyên lý đo lập thể theo công nghệ ảnh số 3.6. Mô hình số độ cao và mô hình số địa hình 3.7. Cấu trúc của hệ thống đo ảnh số 3.8. Cấu trúc của trạm đo vẽ ảnh số 3.9. Giới thiệu một số trạm đo vẽ ảnh số Chương 4. Thành lập bản đồ bằng công nghệ đo ảnh số từ ảnh hàng không 4.1. Các văn bản pháp quy tham khảo 4.2. Quy trình thành lập bản đồ địa hình bằng công nghệ đo ảnh số 4.3. Cơ sở toán học và độ chính xác của bản đồ địa hình 4.4. Nội dung bản đồ địa hình 4.5. Quy trình thành lập bản đồ địa chính bằng công nghệ đo ảnh số 4.6. Cơ sở toán học, độ chính xác đo vẽ thành lập bản đồ địa chính 4.7. Nội dung, cách biểu thị nội dung trên bản đồ địa chính 4.8. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác thành lập bản đồ bằng công nghệ ảnh số Tài liệu tham khảo

B Ộ MÔN ĐO ẢNH VÀ VIỄN THÁM

M ở đầu 1

3 Các ứng dụng của phương pháp đo ảnh số 5

2.1 Biểu đồ cột giá trị độ xám (histogram) 25

3.9 Giới thiệu một số trạm đo vẽ ảnh số 77

Ch ương 4 Thành lập bản đồ bằng công nghệ đo ảnh số từ ảnh hàng không 83

4.2 Quy trình thành lập bản đồ địa hình bằng công nghệ đo ảnh số 84 4.3 Cơ sở toán học và độ chính xác của bản đồ địa hình 86

4.5 Quy trình thành lập bản đồ địa chính bằng công nghệ đo ảnh số 92 4.6 Cơ sở toán học, độ chính xác đo vẽ thành lập bản đồ địa chính 94 4.7 Nội dung, cách biểu thị nội dung trên bản đồ địa chính 100

ếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác thành lập bản đồ bằng công nghệ ảnh số

M Ở ĐẦU

1 Khái ni ệm về phương pháp đo ảnh (photogrammetry)

1.1 Khái ni ệm truyền thống về phương pháp đo ảnh

- Là một ngành khoa học kỹ thuật xác định vị trí và hình dáng của đối

tượng thông qua ảnh chụp

- Xây dựng thông tin hình học của đối tượng mà không cần tiếp xúc trực

tiếp với chúng

- Là một phương pháp đo đạc gián tiếp

1.2 Khái ni ệm hiện đại về phương pháp đo ảnh

Là một công cụ khoa học kỹ thuật phát triển để tự động hóa biểu diễn thông tin và thuộc tính không gian của đối tượng từ các hệ thống dữ liệu thu nhận được của chúng

2 Phân lo ại các phương pháp đo ảnh

2.1 Theo v ị trí của thiết bị thu nhận hình ảnh

2.1.1 Đo ảnh mặt đất

Đo ảnh mặt đất (terrestrial photogrammetry) là phương pháp đo ảnh sử

dụng tư liệu ảnh chụp đối tượng đo từ máy ảnh đặt trên mặt đất với khoảng cách

chụp thường là gần từ vài mét cho đến nhỏ hơn 1000m Đo ảnh mặt đất thường

để ứng dụng trong đo vẽ bản đồ địa hình tỷ lệ lớn ở những khu vực núi đá, mỏ lộ thiên hoặc đo vẽ các đối tượng phi địa hình phục vụ các lĩnh vực khác như kiến trúc, khảo cổ, y tế, nông lâm nghiệp…

Khái niệm đo ảnh mặt đất hiện đại gọi là đo ảnh phạm vi gần (close range photogrammetry) hoặc đo ảnh phi địa hình (non topographic photogrammetry)

Hình 1 Chụp ảnh mặt đất mỏ lộ thiên và công trình kiến trúc

2.1.2 Đo ảnh hàng không

Đo ảnh hàng không (aerial photogrammetry) là phương pháp đo ảnh sử

dụng tư liệu ảnh chụp đối tượng đo từ máy ảnh đặt trên các vật thể bay trên không như khinh khí cầu, máy bay với chiều cao bay chụp từ khoảng 1000m đến 7000m Đo ảnh hàng không thường ứng dụng trong đo vẽ bản đồ địa hình, địa chính tỷ lệ 1:2000, 1:5000, tỷ lệ trung bình và tỷ lệ nhỏ, ngày nay đo ảnh hàng không hiện đại được ứng dụng ở các mục đích khác nhau như:…

Hình 2 Chụp ảnh hàng không phục vụ công tác đo ảnh

2.1.3 Đo ảnh vệ tinh

Đo ảnh vệ tinh (satellite photogrammetry) là phương pháp đo ảnh sử dụng

tư liệu ảnh chụp đối tượng đo từ bộ cảm sensor đặt trên các vệ tinh nhân tạo bay trên quỹ đạo trái đất với chiều cao quỹ đạo từ khoảng 300km đến 20000km Đo ảnh vệ tinh thường ứng dụng trong hiện chỉnh bản đồ địa hình, thành lập bản đồ

hiện trạng sử dụng đất, ngày nay ảnh vệ tinh là nguồn tư liệu viễn thám quan

trọng được ứng dụng ở các mục đích khác nhau như: địa chất, quan trắc môi

trường, dự báo thiên tai…

Hình 3 Thu nhận ảnh vệ tinh từ quỹ đạo

2.2 Theo công ngh ệ đo ảnh

2.2.1 Đồ giải ảnh (plane table photogrammetry)

Đây là phương pháp đo ảnh thô sơ của giai đoạn hình thành phương pháp

đo ảnh (1850-1900) Trong giai đoạn phát triển đầu tiên này, phương pháp đồ giải ảnh là một phương pháp giao hội thuận với các hướng được xác định từ các điểm ảnh trên ảnh mặt đất chính vì vậy nó còn có tên gọi là phương pháp giao hội ảnh

hoặc phương pháp bàn đạc ảnh Nhược điểm cơ bản nhất của phương pháp này là

việc nhận biết khó khăn các điểm đo cùng tên trên các tấm ảnh đơn được chụp từ các trạm chụp khác nhau, trị đo ảnh có độ chính xác thấp Do đó, khả năng ứng

dụng của phương pháp đồ giải vào công tác đo vẽ địa hình là rất hạn chế và

phương pháp này nhanh chóng bị thay thế

2.2.2 Đo ảnh toàn năng quang cơ

Hay còn gọi là đo ảnh tương tự (analog photogrammetry) Đây là phương pháp đo ảnh phát triển khá rực rỡ trong giai đoạn 1900 đến 1960 với sự xuất hiện

của các máy đo vẽ ảnh toàn năng cơ học, quang học và quang cơ Tư liệu đầu vào

là các ảnh chụp quang học được dựng lại và đo vẽ trên các máy toàn năng khá

cồng kềnh Con người phải thực hiện các thao tác đo toàn bộ trên máy, sản phẩm đầu ra được vẽ trực tiếp trên các bản vẽ tương tự Công nghệ này là một bước phát triển lớn của công nghệ cơ học, quang học và truyền động học kết hợp với lý thuyết đo ảnh Thành công của nó là các máy đo vẽ ảnh lập thể toàn năng như Multiplex, StereoMetrograph, StereoAutograph, Topocar, Technocar, SD, SPR3, Wild A8 A7 A10 đáp ứng được các yêu cầu thành lập bản đồ của giai đoạn bấy

giờ Hiện nay công nghệ này còn sử dụng rất ít trong sản xuất vì nó đã quá lạc

hậu, không còn phù hợp với thời đại công nghệ thông tin

Hình 4 Đo vẽ bản đồ trên máy toàn năng Wild A8

2.2.3 Đo ảnh giải tích (analytical photogrammetry)

Ngay từ khi máy tính điện tử bắt đầu phát triển thì công nghệ đo ảnh đã được thừa hưởng thành quả, đo ảnh giải tích ra đời và phát triển nhanh chóng (1950 đến nay) Đo ảnh giải tích là sự kết hợp hoàn hảo của công nghệ cơ học, quang học trong đo tọa độ ảnh, công nghệ số hóa trị đo và công nghệ máy tính trong thực hiện các bài toán đo ảnh giúp nâng cao độ chính xác đáng kể của đo ảnh Đó là sự kết hợp của máy đo tọa độ ảnh và máy tính cùng các phần mềm chuyên dụng cho đo ảnh giải tích Các hệ thống đo ảnh giải tích có thể kể đến đó

là hệ thống Planicom P3 (Zeiss-Đức), Aviomap AMH và AMU, Aviolyt BC1, BC3, SD3000 (Wild-Thụy Sỹ), DSR1(Kern-Thụy Sỹ) Công nghệ đo ảnh giải tích được phát triển chủ yếu trong công tác tăng dày khống chế ảnh, công tác đo

vẽ bán tự động Đó là sự phát triển cao nhất của công nghệ đo ảnh tương tự có sự

áp dụng các thành tựu số hóa và công nghệ tin học

Hình 5 Hệ thống đo vẽ ảnh giải tích Planicom P3 của Carl Zeiss, Đức

2.2.4 Đo ảnh số (digital photogrammetry)

Mặc dù sự ra đời và phát triển của đo ảnh giải tích đã tạo ra một bước ngoặt quan trọng trong việc nâng cao độ chính xác đo ảnh, nhưng vấn đề tự động hóa đo ảnh luôn là lý tưởng mà các nhà khoa học về đo ảnh theo đuổi Nếu công nghệ đo ảnh quang cơ và đo ảnh giải tích, thông tin bức xạ của ảnh trong khả

động bằng mắt người dựa trên nguồn tư liệu là cặp ảnh tương tự (analog image), thì trong phương pháp đo ảnh số các thông tin bức xạ trở thành một đối tượng chính được số hoá, xử lý và nhận dạng tự động bằng máy tính dựa trên trên tư

liệu ảnh số (digital image) Đó là điểm khác biệt lớn nhất của đo ảnh số so với các phương pháp truyền thống

Hình 6 Trạm đo vẽ ảnh số ImageStation Z/I Intergraph, Mỹ

Đỉnh cao của sự phát triển này là trạm đo vẽ ảnh số, nó được phát triển vào

thập kỷ 90 của thế kỷ XX và ngày càng hoàn thiện Trạm đo ảnh số là sản phẩm tuyệt vời của sự kết hợp giữa cơ sở lý thuyết ngành đo ảnh giải tích với công nghệ điện tử tin học và nhận dạng để thực hiện các chức năng đo ảnh Sản phẩm

của đo ảnh số rất đa dạng như : Bản đồ số, mô hình số, bình đồ ảnh số với khả

năng lưu trữ, cập nhật, kết nối GIS, LIS dễ dàng Có thể kể tới một số phần mềm

đo ảnh số thông dụng như: ImageStation của Intergraph-Mỹ, Photomod của Racus-Nga, 3Dmapper- Australia Ngày nay, đo ảnh số là phương pháp chủ yếu

để thực hiện các nhiệm vụ đo vẽ bằng ảnh

3 Các ứng dụng của phương pháp đo ảnh số

Có thể nói, sản phẩm của phương pháp đo ảnh số rất đa dạng, nó chứa đựng những đặc thù của công nghệ như bình đồ ảnh số, mô hình số, bản đồ số… nên nó ứng dụng vào rất nhiều ngành nghề khác nhau như: thành lập bản đồ địa hình, địa chính dạng số, xây dựng mô hình số độ cao phục vụ mục đích thành lập

bản đồ và mô hình huấn luyện quân sự, đo vẽ phi địa hình các công trình kiến trúc, hiện trường tai nạn giao thông…

CH ƯƠNG 1 ẢNH SỐ VÀ THU NHẬN ẢNH SỐ 1.1 Khái ni ệm ảnh số

Ảnh số là một mảng hai chiều của các phần tử ảnh có cùng kích thước được gọi là pixel (picture element) Mỗi pixel được xác định bằng tọa độ hàng (r),

tọa độ cột (r) và độ xám I(r,c) Độ xám của mỗi pixel được mã hóa theo đơn vị thông tin là bit

C R

C R I R

I R

I

C I I

I

C I I

1 , 1 ( ) 0 , 1 (

) 1 , 1 ( )

1 , 1 ( )

0 , 1 (

) 1 , 0 ( )

1 , 0 ( )

0 , 0 (

L

L L

L L

L L

Là kích cỡ hình học của phần tử ảnh pixel trong ảnh số

Độ phân giải hình học của ảnh số được biểu thị bằng kích cỡ của phần tử ảnh pixel (px - đơn vị µm) hoặc là số phần tử ảnh pixel có trong một inch (đơn vị

là DPI – dots per inch; hoặc PPI – pixels per inch) 1 inch = 25,4mm

) ( 1000 4 , 25

; 1000 4 , 25

m DPI

px px

Hình 1.2 Ảnh số với các độ phân giải hình học khác nhau (14, 56, 112, 224 um)

1.2.2 Độ phân giải độ xám

Là sự thay đổi độ xám nhỏ nhất mà 2 phần tử ảnh có thể phân biệt với nhau trên ảnh số Số lượng các mức độ xám phụ thuộc vào mức mã hóa của đơn vị thông tin Thông thường ảnh số dạng đen trắng được mã hóa với 256 bậc độ xám cho một pixel (tương đương với 1 byte) Ảnh màu thường được tổ hợp từ 3 kênh màu Red, Green, Blue mỗi kênh mã hóa 1 byte, nên ảnh màu được mã hóa 3byte

8bit, 2 8 = 256 b ậc độ xám

4bit, 24 = 16 b ậc độ xám

2bit, 2 2 = 4 b ậc độ xám 1bit, 2 1 =2 b ậc độ xám

số vệ tinh, ảnh số chụp từ máy chụp ảnh số (chụp được nhiều kênh phổ khác nhau) Độ phân giải phổ là đối tượng rất quan trọng của kỹ thuật viễn thám

Hình 1.5 Bảy kênh phổ của ảnh vệ tinh Landsat TM

Hình 1.6 Ảnh tổ hợp màu từ 3 kênh phổ Đối với ảnh màu tự nhiên thì là tổ hợp của 3 kênh: Red (256), Green (256)

và Blue (256), mỗi pixel ảnh màu lưu trữ trên 3 byte Để chuyển pixel ảnh màu 24bit thành pixel ảnh đen trắng có mức mã hóa 8 bit áp dụng công thức:

Grey = Integer[0,299*Red + 0,587*Green + 0,114*Blue]; (1.2)

1.2.4 Dung l ượng của ảnh số

Dung lượng của ảnh số gốc không nén chứa trên đĩa cứng, đĩa CD, DVD…

độ phân giải phổ của ảnh số Công thức tính dung lượng của ảnh số khi chưa nén là:

( )byte

L k C R DL

k – số lượng kênh phổ của ảnh số

L– số bit mã hóa của phần tử ảnh pixel

Cách chuyển đổi đơn vị trong máy tính

Ảnh tương tự (analog) là tư liệu có hình ảnh liên tục về độ xám của các

phần tử Halozel Bạc và được lưu trữ trên vật liệu ảnh (phim) Ảnh số là tư liệu có các phần tử ảnh rời rạc và giá trị độ xám của mỗi phần tử ảnh được mã hóa thành đơn vị thông tin và được lưu trữ trên ổ đĩa từ (CD, DVD, USB, Harddisk…)

Như vậy để chuyển ảnh tương tự về ảnh số thì phải trải qua công tác rời rạc hóa và lượng tử hóa

Hình 1.7 Ảnh tương tự và ảnh số

1.3.2 Quét ảnh

Quá trình quét ảnh = Quá trình rời rạc hóa + Quá trình lượng tử hóa

Ảnh tương tự Rời rạc hóa Lượng tử hóa Ảnh số

Hình 1.8 Quá trình quét ảnh

* Quá trình rời rạc hóa nhằm thực hiện một ánh xạ về vị trí của điểm ảnh trên ảnh tương tự có hàm vị trí liên tục trong không gian số thực: F(x,y); {x,y€ R} sang hàm rời rạc có bước nhảy là số nguyên (Interger) về vị trí .I(r,c);{r,c€ Int}

Với bước nhảy rời rạc có độ rộng đúng bằng kích cỡ của pixel

Lý thuyết về rời rạc hóa liên quan đến phép biến đổi Furie, định mẫu của Nyquyit… đây là một lý thuyết khá phức tạp Xin tham khảo tài liệu [14]

Hình 1.9 Minh họa về quá trình quét ảnh

* Lượng tử hóa là bước tiếp theo của việc rời rạc hóa, nhằm thực hiện một ánh xạ liên tục của biến độ đen D €{R} sang biến rời rạc g €{G} có giá trị thuộc

tập hữu hạn cho trước G{0, 1, …, 2L

phạm vi của pixel và làm tròn đến phần nguyên

Hình 1.10 Lượng tử hóa độ đen của ảnh gốc thành 16 bậc (4 bit) theo tuyến tính

1.3.3 Máy quét ảnh chuyên dụng

Hình 1.11 Một số dạng máy quét ảnh Xét về hình dạngbộ phận chứa phim, máy quét có hai dạng: dạng hình trống (Drum Scanner- hình 1.11.-1) và dạng đế phẳng (Flatbeb Scanner - hình 1.11-2, 3, 4) Máy quét dạng hình trống thường dùng các ống hai cực (diode) làm thiết bị quét Trong các máy quét dạng này ánh sáng đi từ nguồn sáng qua một lăng kính chuyển động, qua phim đặt trên một đế chuyển động hình trống làm bằng thuỷ tinh và tới ống hai cực Các ống hai cực có ưu điểm là đo được chênh lệch độ xám nhỏ nhất khi quét, tức là có độ phân giải độ xám cao Tuy nhiên việc đặt

tấm ảnh trên một mặt trống là khá phức tạp và các bộ phận cơ học của máy quét

dạng này có độ chính xác hình học hạn chế (± 50µm)

Với công nghệ CCD (thiết bị thu hình ảnh bán dẫn) phát triển và nhờ có tính

ổn định cao về hình học nên các máy quét dùng CCD được ứng dụng phổ biến

Có hai dạng quét của máy quét dạng đế phẳng đó là CCD dạng mảng (Areal) và CCD dạng thanh (Linear) Trong các máy quét dạng này ánh sáng từ nguồn sáng

đi qua phim đặt trên một tấm kính phẳng và tới CCD Tất cả các máy quét chuyên dùng trong đo vẽ ảnh hiện nay đều ở dạng đế phẳng

Các máy quét chuyên dùng của Zeiss như SCAI, Intergraph PS1, Photoscan

TD có CCD dạng thanh Đối với các máy quét SCAI và Photoscan TD khay đựng phim đứng yên trong khi trục phụ đẩy thanh CCD để quét một dải ảnh sau đó trục chính đẩy CCD theo chiều ngang với một lượng đúng bằng chiều rộng của dải ảnh vừa quét Tiếp đó trục phụ lại quét dải ảnh thứ hai và cứ như vậy cho đến khi quét hết cả tấm ảnh Với máy quét PS1 trục phụ thứ hai đẩy phim theo hướng quét còn CCD thì đứng yên, sau mỗi dải quét trục chính lại đẩy CCD theo chiều ngang với một lượng đúng bằng chiều rộng của dải ảnh vừa quét

Dạng thứ hai của loại máy quét đế phẳng là các máy quét có CCD dạng bảng

như Helava DSW serial (200,300,500,700) Trong các máy này khay phim chuyển động theo cả hai trục X và Y trong khi hệ thống quang học và CCD thì đứng yên Sau mỗi “mảng quét” khay phim lại được dịch chuyển với một lượng đúng bằng chiều rộng của mảng ảnh vừa quét, sau đó lại đứng yên để cho CCD

được lộ quang

B ảng1.1 Một số máy quét chuyên dụng

HÃNG S ẢN XUẤT TÊN MÁY QUÉT ĐỘ CHÍNH XÁC

HÌNH H ỌC (µm)

ĐỘ PHÂN GIẢI

CAO NH ẤT (µm)Intergraph PS1, Photoscan TD 2 7,5

Leica - Helava DSW series 2 4 ÷6

Đặc tính kỹ thuật của 2 loại máy quét điển hình:

● Máy quét SCAI + Độ chính xác hình học của máy: 2µm

+ Độ phân giải quét tuỳ chọn theo thang bậc 7; 14; 21; 28; 56; 112; 224µm + Kích thước phim lớn nhất có thể quét được: 250 x 275mm

+ Có thể quét được cả phim màu và phim đen trắng, phim cuộn và phim tấm + Có thể quét được phim âm và phim dương cho ra hình ảnh là âm bản

và dương bản tuỳ chọn

+ File Raster đưa ra nên chọn là file TIFF không nén thì mới có thể sử

dụng được cho dây chuyền xử lý ảnh của Intergraph

Máy quét phim SCAI được điều khiển bởi phần mềm quét phim PHODIS - SC cài đặt trong trạm máy tính Silicon Graphic trên hệ điều hành Unix - Iris

● Máy quét PS1 + Máy có độ chính xác hình học 2µm

+ Độ phân giải tuỳ chọn theo thang bậc: 7.5; 15; 22.5; 30; 60; 120µm

+ Kích thước phim lớn nhất có thể quét: 260 x 260 mm

+ Có khả năng quét phim âm bản, dương bản, ảnh đen trắng, ảnh màu Máy quét PS1 được điều khiển bằng phần mềm PS1 của hãng Intergraph cài đặt trong máy tính PC trên hệ điều hành Window

Hình 1.12 Máy quét ảnh chuyên dụng Photoscan của Z/I imaging

1.3.5 Tính toán độ phân giải quét ảnh

Lựa chọn độ phân giải hợp lý đảm bảo yêu cầu đề ra là một vấn đề quan

trọng vừa có tính kỹ thuật vừa có ý nghĩa kinh tế Nếu quét ảnh với độ phân giải quá cao thì dẫn đến thừa thông tin hình học, dung lượng tệp số liệu ảnh tăng lên,

tốc độ xử lý chậm đi Nếu quét ảnh với độ phân giải quá thấp thì mất mát thông tin hình học, không đảm bảo độ chính xác đo vẽ Độ phân giải quét ảnh có thể

dựa vào một số chuẩn sau đây:

+ Độ chính xác của các sản phẩm cần làm ra;

+ Tỷ lệ ảnh, tỷ lệ bản đồ cần thành lập;

+ Độ phân biệt của ảnh gốc;

Vấn đề nghiên cứu một cách sâu sắc để đưa ra một công thức tính toán độ phân giải quét ảnh vẫn còn chưa nhiều và chưa có định lượng cụ thể

- Đối với các quy định kỹ thuật cho thành lập bản đồ địa hình (quy định 15

và 17/2005) về lựa chọn độ phân giải quét ảnh đưa ra một con số như sau:

+ Thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ 1:2000, 1:5000 quét ảnh với độ phân giải 15 µm; + Thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ 1:10000, 1:25000 quét ảnh với độ phân giải 30 µm;

Rõ ràng sự lựa chọn này là cảm tính chưa có cơ sở lý luận khoa học

- Hãng Intergraph đưa ra công thức tính độ phân giải quét ảnh lại chỉ dựa trên tỷ

lệ ảnh (1/Ma ), tỷ lệ bản đồ (1/Mbd), trên cơ sở khả năng nhận biết điểm nhỏ nhất trên

bản đồ cần thành lập là 0,1mm mà chưa chú trọng đến các yếu tố khác Tuy nhiên công

thức này cũng đã được chấp nhận trên thực tế

- Đối với bản đồ địa hình, việc lựa chọn độ phân giải thường chú trọng đến

độ chính xác đo vẽ dáng đất, tức là phải thoả mãn độ chính xác đo cao Còn yếu

tố mặt bằng thì dễ dàng thoả mãn độ chính xác khi đã đạt độ chính xác độ cao

Hình 1.13 Sai số độ cao đo trên cặp ảnh lập thể

Có thể xuất phát từ công thức quen thuộc:

H

Bf p p

Bf H p

f B

dp H

Bf f H Bf

B dp

x

2 1

p a

p

B

H M m

B

H f

f - tiêu cự của máy chụp ảnh;

H – chiều cao bay chụp ảnh so với mặt phẳng trung bình;

B – đường đáy chụp ảnh (khoảng cách giữa 2 tâm chụp liên tiếp trong 1 dải bay);

a M

P S

mh - Hạn sai độ cao cho phép của sản phẩm cần đạt, trên thực tế mh có thể

là yêu cầu độ chính xác về độ cao của điểm tăng dày hoặc của đường bình độ trên

bản đồ cần thành lập;

mp- Sai số đo thị sai ngang, liên quan đến thiết bị đo và chất lượng phim ảnh

cụ thể liên quan đến kích thước của pixel: có thể lấy mp = psize

Cuối cùng để tính toán kích cỡ pixel hay độ phân giải quét ảnh theo công

thức:

H

m P S

m H

B M

m H

B H

100 2

1

Ở hiện tại và tương lai gần công tác chụp ảnh hàng không ở nước ta vẫn dùng máy chụp ảnh dùng phim quang học Halozel bạc, do vậy vẫn cần phải xử lý hóa ảnh sau chụp và phải thực hiện công tác quét ảnh để thu nhận ảnh số

1.4 Ch ụp ảnh số

Từ cuối thế kỉ 20 cho đến những năm đầu thế kỉ 21 là sự phát triển như vũ bão của công nghệ số Công nghệ chụp ảnh cũng không nằm ngoài quy luật đó Ảnh số có thể được thu nhận từ máy chụp ảnh số Khi sử dụng các máy chụp ảnh

số để thu nhận ảnh, phim ảnh tương tự được thay thế bằng mảng điện tử bán dẫn, công tác xử lý hóa ảnh và quét ảnh tương tự được loại bỏ

1.4.1 Nguyên lý c ơ bản của chụp ảnh số

Xét về nguyên lý tạo hình, máy chụp ảnh số không khác máy chụp ảnh dùng phim, vẫn là ánh sáng từ đối tượng chụp thông qua hệ thống kính vật tạo hình ảnh thực trên bề mặt vật liệu ảnh và được ghi nhận lại trong thời gian lộ quang Sự khác biệt lớn nhất ở đây là phim với lớp nhũ ảnh chứa Halozel Bạc

nhạy sáng của máy chụp ảnh dùng phim được thay thế bằng mảng điện tử (CCD

hoặc CMOS) của máy chụp ảnh số Mảng điện tử gồm tập hợp các bộ cảm biến ánh sáng nhỏ bé có nhiệm vụ đo đạc cường độ ánh sáng đập vào và chuyển thành tín hiệu điện, tín hiệu số (A/D), được mã hóa theo đơn vị thông tin lưu trữ trên ổ

cứng

Hình 1.14 Nguyên lý tạo ảnh của máy chụp ảnh số

rồi chuyển sang dạng tín hiệu số CCD và CMOS khác nhau chính bắt đầu từ khâu hấp thụ ánh sáng rồi chuyển sang dạng tín hiệu số như thế nào

CCD bao g ồm một mạng lưới như bàn cờ các điểm bắt sáng (điểm ảnh, pixel) Các điểm này lại được phủ các lớp lọc màu (thường là 1 trong 3 màu cơ

bản: đỏ, xanh lam và xanh dương (Red, Green, Blue) để mỗi điểm chỉ bắt một màu nhất định Do các điểm ảnh được phủ các lớp lọc màu khác nhau và được đặt xen kẽ nhau nên màu nguyên thủy tại một điểm của hình ảnh thật sẽ được tái hiện

bằng màu từ một điểm ảnh chính kết hợp với các màu bù được bổ sung từ các điểm xung quanh bằng phương pháp nội suy

Khi chụp ảnh, cửa trập mở ra, ánh sáng qua ống kính sẽ được lưu lại lại bề

mặt chip thông qua các điểm ảnh Thông tin về số lượng ánh sáng lưu lại của mỗi

vi kính

Ánh sáng

Photo Sensor (pixel)

Điện năng (electrons) Ánh sáng

điểm (thể hiện bằng độ khác nhau về điện áp) sẽ được chuyển lần lượt theo từng hàng ra ngoài bộ phận đọc giá trị (để đọc các giá trị khác nhau của mỗi điểm ảnh) Sau đó các giá trị này sẽ đi qua bộ khuyếch đại tín hiệu, rồi đến bộ chuyển đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu số (A/D converter), rồi tới bộ xử lý để tái hiện

lại hình ảnh đã chụp được

Hình 1.16 CCD chuyển cường độ ánh sáng thành điện áp

Để dễ tưởng tượng quy trình xử lý ảnh của CCD, bạn hãy hình dung mỗi

một điểm ảnh là một xô nước Khi ánh sáng tràn vào cũng giống như cơn mưa

xuống trong thời gian nhất định (thời gian lộ quang), và tùy theo độ dày đặc của

cơn mưa (ánh sáng mạnh yếu thể hiện nên bức ảnh) mỗi xô nước sẽ hứng được

một lượng nước khác nhau

Hình 1.17 Các xô nước (pixel) hứng nước (ánh sáng) của CCD

Sau khi số lượng nước của mỗi xô nước được ghi nhớ, hàng ngoài cùng (hàng 1) sẽ đổ nước vào một cái rãnh (bộ đọc giá trị) Rãnh này sẽ ghi nhớ số

lượng từng xô nước của hàng 1 Số lượng nước của hàng 2 được truyền đến cho hàng 1 rồi lại đổ vào rãnh, rãnh lại ghi nhớ số lượng nước của hàng 2 Rồi hàng 3

đổ vào hàng 2, hàng 4 đổ vào hàng 3, cứ thế truyền tay cho đến hết hàng cuối cùng là coi như thông tin về toàn bộ bức ảnh (màu sắc, đậm nhạt, sáng tối…) đã được truyền xong, tất cả các xô nước lại sẵn sàng cho một cơn mưa khác tới (một

kiểu ảnh mới)

Hình 1.18 Quy trình ghi ảnh của các điểm ảnh (xô nước)

Nhưng chính việc phải đọc thông tin theo từng hàng lần lượt một này khiếp cho chip CCD có bất lợi đó là tốc độ xử lý hoàn thiện một bức ảnh khá chậm, ảnh

ở một số vùng hoặc dễ bị thừa sáng (do nước từ xô này bị bắn sang xô khác), thiếu sáng (do xô này truyền sang xô kia không hết)… Để xử lý vấn đề này, một

bộ đọc ảnh có kích cỡ bằng mạng lưới các hạt sáng được bổ sung xen kẽ (cạnh hàng nào cũng có rãnh để đổ nước) để làm tăng tốc độ xử lý ảnh mà không bị suy

giảm chất lượng, do đó quá trình đọc ảnh chỉ qua một lần đổ dữ liệu Nhưng sự

cải thiện này đòi hỏi phải có thêm không gian trên chip Mà để sản xuất chip CCD cần có những thiết bị, phòng lab chuyên dụng, khiến cho giá thành CCD đã đắt lại càng thêm đắt

Hình 1.19 Nguyên lý hoạt động của CMOS

CMOS thì khác, c ạnh mỗi một điểm bắt sáng trên chip đều có một

chuyển đổi analog/digital, cân bằng trắng… vào mạch bổ trợ này, giúp cho quá trình xử lý bức ảnh được thực hiện rất nhanh nhờ được thực hiện ngay tại từng điểm ảnh đơn lẻ Các điểm ảnh đa chức năng này (vì thế ở CMOS thế hệ mới còn được gọi là các điểm ảnh chủ động APS - active pixel sensor) đều có khả năng tự làm việc Cũng do khả năng này mà người ta có thể chỉ tương tác với một vùng pixel nhất định của chip cảm biến (ví dụ như zoom số, phóng to chỉ một phần của ảnh), điều không thể làm được đối với CCD vì CCD đã đọc là đọc hết toàn bộ

bức ảnh Do khả năng tích hợp cao, bảng mạch chính sẽ không bị mất thêm không gian (vì tất cả đã ở trên chip), không đòi hỏi thêm các chip bổ trợ CMOS

lại tiêu thụ rất ít điện năng, việc sản xuất dễ dàng vì quy trình giống như quy trình

sản xuất chip máy tính hay các chip trong các thiết bị điều khiển khác, không cần

phải đầu tư thêm phòng lab mới Giá thành sản xuất theo đó sẽ được giảm đáng

kể

Nhưng lợi thế lại trở thành nhược điểm Do mỗi một điểm bắt ảnh trên CMOS lại có một mạch riêng nên khó có thể đảm bảo tính đồng nhất của mỗi

mạch khi khuyếch đại Điều này làm cho bức ảnh xuất ra luôn có một độ nhiễu

nhất định (không mịn) Nếu như ở CCD, mỗi một điểm ảnh là một mặt bắt sáng khiến cho độ nhạy sáng của CCD cao hơn, dải màu thể hiện được nhiều hơn, độ

ải cao hơn, thì mỗi một điểm ảnh của CMOS (bao gồm hạt bắt sáng và

Pixel hàng (j)

mạch khuyếch đại) khi bắt sáng sẽ có những phần ánh sáng rơi vào vị trí của

mạch vì thế sẽ không được tái hiện Điều này làm cho ảnh bị mất thông tin tại

những vùng này dẫn đến độ phân giải của CMOS không cao

Với công nghệ chế tạo chip cảm biến CMOS mới, các vấn đề trên đã được

khắc phục Để giải quyết vấn đề các mạch khuyếch đại luôn tạo ra một độ nhiễu

nhất định trên ảnh, hãng Canon tuyên bố đã khắc phục bằng cách đọc ảnh trên chip hai lần, mỗi lần chỉ trong vòng khoảng 10/1.000 giây Lần một đọc toàn bộ các giá trị bắt sáng của chip, lần 2 chỉ đọc các giá trị của các mạch bổ trợ tại mỗi chip (giá trị gây nhiễu, hạt) Lấy giá trị lần 1 trừ đi giá trị lần 2 sẽ được bức ảnh

chất lượng cao, loại bỏ gần như hoàn toàn độ nhiễu Để không bị mất phần thông tin ánh sáng rơi vào vị trí của mạch, người ta đã thêm vào bên trên của mạch một

lớp chắn sáng, một vi thấu kính sẽ được phủ lên toàn bộ bề mặt của hạt bắt sáng

và của mạch, lái ánh sáng tại mọi vị trí của điểm ảnh rơi vào vị trí của hạt bắt sáng CMOS giờ đây lại có thể ngẩng cao đầu trước CCD khi độ phân giải cũng

như độ nhạy sáng, nhờ cách giải quyết này, đã được gia tăng đáng kể

Đối với các loại máy chụp ảnh số phổ thông trên thị trường thì việc sử

dụng mảng điện tử CCD và cả CMOS đều khá thông dụng Tuy nhiên, do ưu điểm của CCD là nhạy sáng, độ phân giải cao nên thường được dùng trong các máy chụp ảnh hàng không kỹ thuật số phục vụ công tác đo đạc bản đồ

1.4.3 Máy ch ụp ảnh hàng không kỹ thuật số

Máy chụp ảnh hàng không kỹ thuật số dùng trong công tác đo đạc bản đồ

mới xuất hiện trong những năm đầu của thế kỉ 21 Hiện nay trên thế giới, loại máy chụp ảnh này không có nhiều hãng sản xuất, không đa dạng chủng loại như máy chụp ảnh số phổ thông Trong khuôn khổ môn học, tác giả xin giới thiệu sơ

bộ 2 loại máy nổi tiếng là DMC của hãng Z/I imaging và ADS40 của hãng Leica Geosystem

1.4.3.1 Máy ch ụp ảnh hàng không kỹ thuật số DMC

DMC (Digital Mapping Camera) là máy chụp ảnh hàng không do hãng Z/I imaging chế tạo Một bộ hoàn chỉnh của hệ thống này gồm có: DMC, giá ổn định con quay T-AS, anten máy thu GPS, hệ thống đạo hàng quán tính IMU, máy quay Video, máy vi tính cùng phần mềm điều khiển, ổ cứng lưu trữ tư liệu ảnh, trung tâm kết nối RTC, bù trừ độ nhòe điện tử FMC

Hình 1.20 Hệ thống máy chụp ảnh hàng không kỹ thuật số DMC

Các thông số kỹ thuật cơ bản của hệ thống máy chụp ảnh hàng không kỹ thuật số DMC

- Trường nhìn: 69,30

x 420;

- Kích thước pixel trên CCD: 12 x 12 um

- Kênh toàn sắc: Pan

+Độ phân giải: 13.824 x 7.680 pixel;

+ Hệ thống 4 kính vật: f = 1:4/120mm;

- Kênh đa phổ: Red, Green, Blue và NIR (cận hồng ngoại);

+ Độ phân giải: 2.048 x 3072 pixel;

Máy chụp ảnh DMC có 4 hệ thống kính vật, chụp trên 4 khung CCD sau

đó dùng phần mềm để nối các khung đó với nhau dựa trên các phần trùng để

DMC

GPS

IMU

Video Camera T-AS

RTC

được kích cỡ ảnh lớn hơn Nguyên lý chụp ảnh của DMC là lộ quang đơn, chụp được 4 khung ảnh của đối tượng

Hình 1.21 Kết nối ảnh từ 4 khung của máy chụp ảnh số DMC

Theo những công bố thử nghiệm về độ chính xác đo ảnh khi sử dụng ảnh

chụp từ DMC của hãng Intergraph thì tư liệu ảnh DMC cho kết quả rất tốt, cụ thể là:

- Độ chính xác sắp xếp pixel trên CCD: <1/10pixel (khoảng 1,1um);

- Độ chính xác định hướng tuyệt đối:

+ MX = MY = 5um x mẫu số tỷ lệ ảnh;

+ MZ = 0,005%chiều cao bay chụp;

- Độ chính xác đo lập thể:

+ MX = MY = 8um x mẫu số tỷ lệ ảnh;

+ MZ = 0,008%chiều cao bay chụp;

1.4.3.2 Máy ch ụp ảnh hàng không kỹ thuật số ADS40

Máy chụp ảnh hàng không kỹ thuật số ADS40 (Airborne Digital Sensor) được thiết kế phục vụ công tác chụp ảnh dạng quét theo 3 hàng (trước, giữa và sau), do vậy thời gian lộ quang được tiến hành trong lúc quét bề mặt đối tượng

đo

Vùng trùng

* 4 kênh toàn sắc tương ứng 3 hàng trước, giữa

và hàng sau:

+ 3 hàng 12000 pixel ; + 1 hàng 2 x 12000 pixel: so le 3,25um/pixel;

* 2 x 4 kênh đa phổ: mỗi hàng 12000 pixel;

* Kích thước pixel 6,5 x 6,5 um

* Trường nhìn 640

* Tiêu cự f=62,77mm

Hình 1.22 Máy ADS40 và các thông số kỹ thuật cơ bản

Phương thức chụp ảnh của máy ADS40 được trình bày trong hình vẽ , đây

là phương thức chụp ảnh dạng quét theo 3 hàng: hàng phía trước quét kênh toàn

sắc; hàng giữa quét 4 kênh đa phổ (Đỏ, lục, chàm, hồng ngoại) và kênh toàn sắc

giữa, kênh toàn sắc này sắp xếp so le với kênh toàn sắc trước để tạo nên một kênh toàn sắc giữa có độ phân giải cao hơn gấp đôi (kích thước pixel nhỏ đi 1/2); hàng phía sau quét 4 kênh đa phổ (Đỏ, lục, chàm, hồng ngoại) và kênh toàn sắc sau

Như vậy tổng số kênh ảnh mà ADS40 quét ở 3 hàng là 12 kênh

Hình 1.23 ADS40 quét 3 hàng

CH ƯƠNG 2 KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH SỐ

Kỹ thuật xử lý ảnh số là một kỹ thuật phức tạp, trong khuôn khổ chương trình chỉ nêu một số nét chính có liên quan nhiều đến công nghệ đo ảnh Tất cả các công thức, ví dụ trong chương này đều xử lý trên ảnh số 8 bit tương đương

với 256 bậc độ xám có giá trị từ 0 đến 255

2.1 Bi ểu đồ thống kê giá trị độ xám của ảnh số

Biểu đồ thống kê giá trị độ xám của ảnh số (Histogram) thể hiện mật độ phân bố độ xám của ảnh Hoành độ biểu thị giá trị độ xám G, tung độ thể hiện tỷ

lệ % của số pixel có độ xám g trên tổng số pixel của ảnh số

Hình 2.1 Biểu đồ Histogram của ảnh số 8 bit

% 100 )

(

N

N g

Histogram của ảnh số là phương tiện nghiên cứu cường độ (độ xám) và đặc tính phổ của ảnh Histogram của ảnh cũng liên quan tới độ tương phản (contrast)

của ảnh số, độ tương phản được định nghĩa như sau:

min max

min max

g g

g g

Contrast

+

−

Trong đó gmax; gmin là cường độ xám lớn nhất và nhỏ nhất của ảnh số

2.2 Nâng cao ch ất lượng ảnh

Nâng cao chất lượng ảnh số là những phép biến đổi độ xám của từng pixel,

lọc nhiễu làm tăng tính dễ đọc, rõ ràng của ảnh số Để thay đổi độ xám của pixel

có thể dùng phép biến đổi độ tương phản, cân bằng Histogram Tất cả các phép nâng cao chất lượng ảnh đều làm thay đổi biểu đồ Histogram

2.2.1 Bi ến đổi độ tương phản của ảnh số

2.2.1.1 Bi ến đổi tuyến tính

Hình 2.3 Biến đổi tuyến tính Hàm biến đổi độ xám của ảnh đầu vào I(r,c) và độ xám của ảnh đầu ra J(r,c) tuân theo quy luật của hàm tuyến tính như sau:

α

tan

; ) , ( )

thực tế thường chọn là (0; 255) Do vậy các hệ số a, b của phương trình (2.) được tính như sau:

Gra

255

. J

0 .b

0 Imin I Imax 255 Gvào

α T(g)

min max

min max

min

tan

I I

I I

J J

Cuối cùng có công thức chuyển đổi tuyến tính về độ xám trong phép nâng cao tuyến tính độ tương phản của ảnh số:

255 )

, ( )

,

(

min max

min

I I

I c r I c r

,(

;255

255)

,(0

;),(int

0),(

;0)

,

(

c r J

c r J c

r J

c r J c

r

Hình 2.4 Ảnh và biểu đồ Histogram trước và sau khi biến đổi tuyến tính

Nếu biến đổi tuyến tính từng phần thì tiến hành chia đoạn độ xám và mỗi đoạn độ xám sẽ được chuyển đổi với các hàm tuyến tính khác nhau, sao cho cuối cùng đạt được chất lượng chuyển đổi như ý

Hình 2.5 Biến đổi tuyến tính từng phần

2.2.1.2 Bi ến đổi phi tuyến

Biến đổi phi tuyến dựa trên cơ sở hàm số mũ (hoặc hàm logarit) giữa độ xám ảnh đầu vào I(r,c) và độ xám ảnh đầu ra J(r,c)

255

,255

Với γ (gamma) là nghịch đảo của hàm số mũ

Hình 2.6 Đường cong biến đổi khi γ<1 và γ>1

Gra

255 J

Hình 2.7 Biến đổi phi tuyến với các γ khác nhau và đồ thị Histogram

, ( [

1 255 )

,

(

cdf

cdf cdf

0 ) ( )]

, ( [

c r I

i

i c

B ảng 2.1 Xây dựng Histogram và tỷ số cdf của ảnh gốc

Độ xám Tổng số pixel THistogram ỷ lệ p trong Tỷ số cộng dồn cdf

cdf

0 ) ( )

(

255 0 ) )

255

=

i i

p cdf

Cấu trúc hình tháp của ảnh hay Overviews của ảnh là một kỹ thuật làm tạo

ra các lớp có độ phân giải thấp hơn ảnh gốc và chứa chúng trong dữ liệu ảnh gốc

mà không làm tăng kích thước của ảnh Cấu trúc hình tháp của ảnh giúp giảm thiểu bộ nhớ máy tính và tăng tốc lúc hiển thị hoặc thu phóng ảnh Cấu trúc hình tháp của ảnh giúp cho hiển thị nhiều dạng thu phóng trên nhiều cửa sổ windows khác nhau

Các lớp overviews

Ảnh gốc

Hình 2.10 Cấu trúc hình tháp của ảnh (overview)

Số lượng lớp overviews tạo ra phụ thuộc vào kích cỡ và độ phân giải của

ảnh gốc, người dùng và các tham số yêu cầu của phần mềm tạo overviews

2.3.2 Các ki ểu hình tháp của ảnh

2.3.2.1 Kiểu hình tháp đơn Single Overview

Single Overview (Overviews đơn) là tạo ra một lớp overviews duy nhất có

độ phân giải thấp hơn ảnh gốc Một lớp single overview có khoảng 2.000.000 pixels hoặc nhỏ hơn Nếu ảnh gốc có lớn hơn hoặc bằng 8.000.000 pixels, lớp overview được tạo ra có hệ số 2, 3, 4, … so với ảnh gốc cho đến khi lớp overview

có xấp xỉ 2.000.000 pixels

Hình 2.11 Cấu trúc lớp single overview của ảnh có hơn 8 triệu pixels

Nếu ảnh gốc nhỏ hơn 8 triệu pixels, lớp overview là ½ pixel của ảnh gốc

Hình 2.12 Cấu trúc lớp single overview của ảnh có nhỏ hơn 8 triệu pixels

2.3.2.2 Kiểu hình tháp hoàn thiện Full Set Overviews

Full set overviews (overviews đầy đủ) là kỹ thuật tạo ra các lớp overviews

có độ phân giải nhỏ hơn ảnh gốc giảm dần theo tỷ lệ ½ cho đến khi lớp overview

cuối cùng được tạo ra nhỏ hơn 30 pixels trong cả 2 chiều của mảng Số lượng pixel trên các lớp verviews 1/4, 1/16, 1/64, …, so với ảnh gốc Khi sử dụng ảnh

để đo trên các phần mềm ISDM, ISSD, ISDC…, nên chọn chế độ tạo Full set Overviews này

Hình 2.13 Cấu trúc các lớp Full set overviews của ảnh

2.3.3 T ạo cấu trúc hình tháp cho ảnh số

Có 3 phương pháp lấy mẫu để tạo cấu trúc hình tháp của ảnh: phương pháp

lấy mẫu xen kẽ subsampling, phương pháp lấy mẫu trung bình averaging, và

phương pháp lấy mẫu Gaussian Lấy mẫu Gaussian là sự kết hợp giữa lọc trung bình trọng số và lấy mẫu subsampling Cả 3 phương pháp này đều bắt đầu với các giá trị độ xám của pixel trên ảnh gốc

2.3.3.1.Phương pháp lấy mẫu xen kẽ

Subsampling là một phương pháp xử lý mẫu của một ảnh raster với các bước

nhảy lấy mẫu để tạo ra overview Giá trị độ xám của các pixels được chọn (lấy

mẫu) từ ảnh gốc là cơ sở để tạo ra overview Bước nhảy lấy mẫu phụ thuộc vào

số lượng pixels chính xác trên ảnh gốc

Bước nhảy lấy mẫu bằng số hàng và số cột của ảnh gốc chia cho số hàng và

số cột của lớp overview cần tạo (làm tròn đến phần nguyên) Ví dụ, bước nhảy

lấy mẫu để tạo ra lớp overview đầu tiên của phương pháp Full Set Overview là 2

bởi vì lớp overview này có số phần tử bằng ½ so với ảnh gốc

Khi sử dụng bước nhảy lấy mẫu là 2, các pixel (1, 3, 5, 7, 9 …) của mỗi hàng để tạo ra lớp overview đầu tiên

Hình 2.14 Lớp overview đầu tiên tạo ra khi bước nhảy lấy mẫu là 2

Lớp overview thứ 2 có bước nhảy lấy mẫu là 4, các pixel (1, 5, 9 …) của

mỗi hàng trên ảnh gốc để tạo ra lớp overview thứ 2

.Hình 2.15 Lớp overview thứ 2 tạo ra khi bước nhảy lấy mẫu là 4

2.3.3.2 Phương pháp lấy mẫu trung bình Averaging

Lấy mẫu trung bình Averaging, phương pháp tạo overviews có chất lượng cao hơn subsampling, giá trị độ xám của pixel trên lớp overview tạo ra bằng cách tính tổng giá trị độ xám các pixel trên ảnh gốc ở vùng tính chia cho tổng số pixel

có trong vùng tính

Hình 2.16 Lớp overview đầu tiên tạo ra bằng Averaging với ô pixel gốc 2x2

Hình 2.17 Lớp overview thứ hai tạo ra bằng Averaging với ô pixel gốc 4x4

2.3.3.3 phương pháp lấy mẫu Gaussian

Lấy mẫu Gaussian là kỹ thuật tạo overview sau khi tiến hành lọc Gauss

(Gaussian filtering) kết hợp với phương pháp lấy mẫu subsampling Khi một lớp overview tạo theo phương pháp Full Set, lọc Gaussian được thực thi cho ảnh gốc sau đó lấy mẫu subsampled tạo lớp overview đầu tiên Tiếp tục lọc Gaussian cho

lớp overview đầu tiên và bước nhảy lấy mẫu Subsample được tiến hành trên lớp overview đầu tiên để tạo ra lớp overview thứ hai, cứ như thế cho đến lớp overview cuối cùng của chếđộ Full Set

(Lý thuyết về lọc Gaussian sẽđược trình bày trong một nghiên cứu khác)

2.3.4 Ch ọn phương pháp tạo cấu trúc hình tháp của ảnh

Lựa chọn phương pháp lấy mẫu hoàn toàn phụ thuộc vào nhu cầu người sử

dụng Bộ nhớ RAM và dung lượng đĩa trống phải đủ theo yêu cầu; sự khác nhau chính ở đây là tốc độ và chất lượng tạo overviews Tổng kết lại thì sự khác nhau

của 3 phương pháp tạo overviews là:

Subsampling tạo overview nhanh nhất trong 3 phương pháp Nếu tốc độ là

một nhân tố quyết định và chất lượng overview không quan trọng thì sử dụng Subsampling

Averaging tạo overview chậm hơn Subsampling và nhanh hơn Gaussian,

nhưng nó có chất lượng overview cao hơn Subsampling

Gaussian tạo overview chậm nhất trong 3 phương pháp nhưng cho chất

lượng overview cao nhất Trong đo ảnh số nên chọn phương pháp này

2.4 K ỹ thuật nội suy giá trị độ xám

Nội suy giá trị độ xám hay tái chia giá trị độ xám (resampling) là một kỹ

thuật tính toán trên độ xám của các pixel ảnh số thường sử dụng trong công tác

nắn ảnh, thu phóng ảnh, xoay ảnh… Khi một điểm nào đó (trên ảnh nắn hoặc ảnh thu phóng…) tìm được tọa độ (u,v) trên ảnh gốc, thực tế giá trị u, v thường mang

trị thực mà vị trí pixel thì mang tọa độ là số nguyên Vị trí (u,v) không có độ xám,

do đó phải tiến hành nội suy giá trị độ xám cho vị trí (u,v) Có 3 phương pháp để

nội suy giá trị độ xám cho vị trí (u,v) là: người láng giềng gần nhất, nội suy theo hàm song tuyến và nội suy theo hàm bậc ba

2.4.1 Ng ười láng giềng gần nhất

Người láng giềng gần nhất (nearest neighbor) là phương pháp nội suy giá

trịđộ xám đơn giản nhất, nhanh chóng nhất, nhưng cho kết quả không cao Giá trị

độ xám của vị trí (u,v) sẽ được gán bởi độ xám của pixel lân cận có khoảng cách

ngắn nhất đến vị trí này

Để tìm pixel này ta chỉ cần làm tròn tọa độ (u,v) thành số nguyên để tìm

được giá trị k,l và độ xám của vị trí k,l sẽđược gán cho pixel có vị trí (u,v)

Trên hình vẽ, các điểm Pijlà tâm các pixel lân cận Q(u,v) là vị trí cần nội suy giá trịđộ xám

Hình 2.18 Nội suy theo phương pháp người láng giềng gần nhất

2.4.2 N ội suy song tuyến

Nội suy song tuyến (Bi-linear) là kỹ thuật nội suy dựa trên cơ sở độ xám

của 4 pixel xung quanh vị trí cần nội suy trên cơ sở hàm song tuyến:

xy a y a x a a

P = 0 + 1 + 2 + 3 (2.)

Lấy điểm cần nội suy làm gốc, 4 pixel lân cận có độ xám P và vị trí so với

điểm cần nội suy, thay thế vào phương trình (2.) Giải hệ 4 phương trình 4 ẩn số

ta được các giá trị a0, a1, a2, a3 Cuối cùng độ xám cho vị trí (u,v) sẽ là:

t s

t s P

P P

P v u

Q ij i j i j i j

1 1

1 1

(2.11) Trong đó:

[ ] [ ]

t

u u

s

int int

Nội suy song tuyến cho kết quả tốt hơn

phương pháp người láng giềng gần nhất

Hình 2.19 Nội suy theo song tuyến

2.4.3 N ội suy bậc ba

Nội suy bậc ba (curbic-convolution) lấy độ xám của 16 pixel lân cận vị trí

cần nội suy để tính toán độ xám mới rồi gán cho vị trí này trên cơ sở hàm bậc ba

Có rất nhiều nhà khoa học đưa ra các dạng hàm bậc ba khác nhau, nhưng hàm bậc

−

<

≤+

x x

x x

x x

x Sin x

f

20

21

584

10

21

3 2

3 2

ππ

(2.12)

Hình 2.20 Nội suy bậc 3 từ 16 pixel lân cận

Kỹ thuật nội suy bậc 3 trên cơ sở hàm số (2.) có thể tiến hành như sau: lấy

vị trí của điểm cần nội suy làm gốc, trên 4 pixel dọc theo hướng x lần lượt theo 4 hàng ngang nội suy ra độ xám của 4 vị trí thẳng theo chiều y của điểm nội suy Sau đó lại tiến hành nội suy tiếp từ độ xám của 4 vị trí này dọc theo hướng y để

ra được độ xám vị trí điểm nội suy Cuối cùng rút gọn lại ta được giá trị độ xám

của điểm cần nội suy là: (công thức 2.13)

( ) ( ) ( ) ( )

=

s f

s f

s f

s f

P P P P

P P P P

P P P P

P P P P t f t f t f t f

v

u

Q

21

12

11

,

44 43 42 41

34 33 32 31

24 23 22 21

14 13 12 11

t

u u

s

int

int

Để thuận lợi cho quá trình tính toán, lấy y là biến đại diện cho s,v <1, thay vào hàm số (2.) được:

π 2π 3π 4π

-π

-2π -4π

-3π

−

−+

y y

y f

y y

y y f

y y y y

f

y y y f

12

11

11

11

2 2

2 2

(2.14)

Các giá trị này phục vụ công thức nội suy độ xám (2.13)

Trong đo ảnh số, công đoạn nội suy giá trị độ xám của ảnh là công đoạn quan trọng, nó ảnh hưởng đến chất lượng của ảnh nắn (bình đồ ảnh), hoặc ảnh xoay thu phóng Qua phân tích và thực nghiệm nên chọn phương pháp nội suy giá

trịđộ xám theo hàm bậc 3 vì phương pháp này cho chất lượng cao nhất, tuy thời gian xử lý sẽ tăng lên Còn nếu muốn vừa tiết kiệm thời gian, vừa thu được chất

lượng nội suy có chất lượng chấp nhận được thì chọn phương pháp nội suy song tuyến Phương pháp người láng giềng gần nhất chỉ nên thực hiện đối với những vị

trí cần nội suy rơi trên pixel biên của ảnh số, hoặc rơi ra ngoài ảnh số (gán giá trị

0)

2.5 S ơ bộ về kỹ thuật nén ảnh

2.5.1 M ột số khái niệm

* Nén D ữ liệu (Data Compression)

Nén dữ liệu là quá trình làm giảm lượng thông tin "dư thừa" trong dữ liệu

gốc và do vậy, lượng thông tin thu được 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 Theo kết quả nghiên cứu được công bố gần đây tại viện kỹ thuật Georgie, kỹ thuật nén fractal cho tỉ số nén là 30 trên 1

Ngoài thuật ngữ "nén dữ liệu”, do bản chất của kỹ thuật này nó còn có một

liệu gốc Trong chương này, chúng ta không thể hy vọng xem xét tất cả các

phương pháp nén Hơn nữa, các kỹ thuật nén dữ liệu chung đã được trình bày trong nhiều tài liệu chuyên ngành Ở đây, chúng ta chỉ đề cập các phương pháp nén có đặc thù riêng cho dữ liệu ảnh