Notions de base relatives à l'amélioration de la netteté panchromatique

Qu’est-ce que l’amélioration de la netteté panchromatique ?

L'amélioration de la netteté panchromatique fusionne une image panchromatique (ou canal raster) de résolution supérieure avec un jeu de données raster multicanaux de résolution inférieure. On obtient ainsi un jeu de données raster multicanaux de la résolution du raster panchromatique, dans lequel les deux rasters se recouvrent complètement.

L'amélioration de la netteté panchromatique est une transformation radiométrique disponible à partir d'une fonction raster ou d'un outil de géotraitement. Plusieurs sociétés d'imagerie fournissent des images multicanaux basse résolution et des images panchromatiques haute résolution des mêmes scènes. Ce traitement est utilisé pour augmenter la résolution spatiale et offrir une meilleure visualisation de l'image multicanaux à l'aide d'une image monocanal haute résolution.

Exemple d’amélioration de la netteté panchromatique

Méthodes d'amélioration de la netteté panchromatique

Il existe cinq méthodes de fusion d’images permettant de créer une image améliorée : la transformation Brovey ; la transformation d’affinage panchromatique Esri ; la méthode d’affinage spectral Gram-Schmidt ; la transformation IHS (Intensité, Teinte, Saturation) et la transformation par moyenne simple. Chaque méthode utilise des modèles différents pour améliorer la résolution spatiale tout en préservant la couleur. De plus, certaines sont ajustées de manière à intégrer une pondération, de sorte qu'un quatrième canal puisse être inclus (par exemple, un canal proche infrarouge disponible dans de nombreuses sources d'images multispectrales). L'ajout d'une pondération et l'activation de l'élément infrarouge améliorent la qualité visuelle des couleurs en sortie.

Brovey

La transformation Brovey est basée sur la modélisation spectrale. Elle a été élaborée dans le but d'augmenter le contraste visuel au niveau des extrémités supérieure et inférieure de l'histogramme des données. Elle fait appel à une méthode qui multiplie chaque pixel multispectral ré-échantillonné par le rapport de l'intensité du pixel panchromatique correspondant sur la somme de toutes les intensités multispectrales. Cette transformation suppose que la gamme spectrale couverte par l'image panchromatique est identique à celle recouverte par les canaux multispectraux.

Dans la transformation Brovey, l'équation générale utilise le rouge, le vert et le bleu (RVB), ainsi que les canaux panchromatiques pour générer de nouveaux canaux RVB, par exemple :

Red_out = Red_in / [(blue_in + green_in + red_in) * Pan]

Toutefois, en utilisant la pondération et le canal proche infrarouge (si disponible), l'équation ajustée pour chaque canal devient

DNF = (P - IW * I) / (RW * R + GW * G + BW * B) Red_out = R * DNF Green_out = G * DNF Blue_out = B * DNF Infrared_out = I * DNF

où les données en entrée sont les suivantes :

P = image panchromatique R = canal rouge G = canal vert B = canal bleu I = proche infrarouge W = pondération

Esri

La transformation d’affinage panchromatique Esri utilise une moyenne pondérée et la bande proche infrarouge supplémentaire (facultative) pour créer ses canaux affinés en sortie. Le résultat de la moyenne pondérée est utilisé pour créer une valeur d'ajustement (ADJ), qui servira ensuite à calculer les valeurs en sortie, par exemple :

ADJ = image pan - WA Red_out = R + ADJ Green_out = G + ADJ Blue_out = B + ADJ Near_Infrared_out = I + ADJ

Les pondérations des canaux multispectraux dépendent de la zone de superposition des courbes de sensibilité spectrale des canaux multispectraux avec le canal panchromatique. Les pondérations sont relatives et seront normalisées dès qu'elles seront utilisées. Le canal multispectral qui présente la plus grande zone de superposition avec le canal panchromatique doit avoir la pondération la plus élevée. Un canal multispectral qui ne se superpose pas du tout avec le canal panchromatique doit avoir une pondération de 0. En modifiant la valeur de pondération proche infrarouge, la sortie verte peut paraître plus ou moins éclatante.

Gram-Schmidt

La méthode d'affinage panchromatique Gram-Schmidt repose sur un algorithme général d'orthogonalisation de vecteurs : l'orthogonalisation Gram-Schmidt. Cet algorithme utilise des vecteurs (par exemple, trois vecteurs dans un espace 3D) qui ne sont pas orthogonaux au début, puis les fait pivoter afin qu’ils finissent par être orthogonaux. Dans le cas d'une image, chaque canal (panchromatique, rouge, vert, bleu et infrarouge) correspond à un vecteur hautes dimensions unique (le nombre de dimensions est égal au nombre de pixels).

Avec la méthode d'affinage panchromatique Gram-Schmidt, il convient d'abord de créer un canal panchromatique basse résolution en calculant la moyenne pondérée des canaux MS. Ces canaux sont ensuite décorrélés à l'aide de l'algorithme d'orthogonalisation Gram-Schmidt, chaque canal étant traité comme un vecteur multidimensionnel. Le canal panchromatique basse résolution simulé sert de premier vecteur. Il n'est ni pivoté, ni transformé. Le canal panchromatique basse résolution est ensuite remplacé par le canal panchromatique haute résolution, et tous les canaux sont retransformés en canaux haute résolution.

Il est conseillé d'utiliser les pondérations suivantes pour les capteurs les plus courants (rouge, vert, bleu et infrarouge, respectivement) :

• GeoEye - 0,6 ; 0,85 ; 0,75 ; 0,3
• IKONOS - 0,85 ; 0,65 ; 0,35 ; 0,9
• QuickBird - 0,85 ; 0,7 ; 0,35 ; 1,0
• WorldView-2 - 0,95 ; 0,7 ; 0,5 ; 1,0

Bibliographie

Pour obtenir plus d'informations à ce sujet, reportez-vous au brevet suivant :

Laben, Craig A. et Bernard V. Brower. Process for Enhancing the Spatial Resolution of Multispectral Imagery using Pan-Sharpening. US Patent 6,011,875, classé le 29 avril 1998 et publié le 4 janvier 2000.

IHS

La méthode d'amélioration de la netteté panchromatique IHS (Intensity-Hue-Saturation) convertit l'image multispectrale de RVB en intensité, teinte et saturation. L'intensité basse résolution est remplacée par l'image panchromatique haute résolution. Si l'image multispectrale contient un canal infrarouge, cela est pris en compte en le soustrayant du facteur de pondération. L'équation utilisée pour dériver la valeur d'intensité modifiée est la suivante :

Intensité = P - I * IW

L'image est transformée à nouveau d'IHS à RVB dans la résolution la plus élevée.

Moyenne simple

La méthode de transformation par moyenne simple applique une équation de moyenne simple à chaque combinaison de canaux en sortie, par exemple :

Red_out= 0.5 * (Red_in + Pan_in) Green_out = 0.5 * (Green_in + Pan_in) Blue_out= 0.5 * (Blue_in + Pan_in)