Что такое панхроматическое слияние?
Панхроматическое слияние использует панхроматическое изображение (или канал растра) высокого разрешения с многоканальным набором растровых данных низкого разрешения. В результате получается многоканальный набор растровых данных с разрешением панхроматического растра в областях их наложения.
Панхроматическое слияние является радиометрической трансформацией, доступной через растровую функцию или из инструмента геообработки. Ряд компаний-поставщиков поставляют многоканальные растры с низким разрешением вместе с панхроматическими изображениями с высоким разрешением на те же участки. Этот процесс используется для увеличения пространственного разрешения и улучшения визуализации многоканального изображения с помощью одноканального изображения высокого разрешения.
Методы панхроматического слияния
Имеется пять способов объединения данных для создания изображения с повышенным разрешением: преобразование Бровея, слияние с панхроматическим каналом Esri, спектральный метод слияния Gram-Schmidt, преобразование по модели IHS и трансформация по среднему арифметическому. Каждый из этих методов использует собственную модель увеличения пространственного разрешения при обработке цвета, и каждый из них позволяет использовать взвешивание для включения четвертого канала данных (например, канал ближней инфракрасной области, доступный в большом количестве источников многозональных изображений). При добавлении взвешивания и включении инфракрасного компонента, визуальное качество выходных цветов улучшается.
Brovey
Преобразование Brovey, основанное на спектральном моделировании, было разработано для увеличения визуального контраста в верхней и нижней областях гистограммы. Данное преобразование использует метод, в котором значение яркости каждого перевыбранного пиксела многозонального изображения умножается на отношение значения яркости соответствующего пиксела панхроматического изображения к сумме яркостей всех зон многозонального изображения. При этом, предполагается, что спектральный диапазон панхроматического изображения соответствует каналам многозонального.
При преобразовании Brovey, основное уравнение использует красный, зеленый, синий (RGB) и панхроматический каналы для вычисления новых красного, зеленого и синего каналов, например.
Red_out = Red_in / [(blue_in + green_in + red_in) * Pan]
Однако, при использовании весов и ближнего инфракрасного канала (если он есть), усовершенствованная формула для каждого канала приобретает вид:
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
, где:
P = panchromatic image R = red band G = green band B = blue band I = near infrared W = weight
Esri
Слияние с панхроматическим каналом Esri использует взвешенное усреднение и дополнительный канал ближней инфракрасной области (дополнительно) для создания слитых с панхроматическим выходных каналов. Результат взвешенного усреднения используется для вычисления значения уравнивания (ADJ), которое необходимо для получения выходных значений, например.
ADJ = pan image - WA Red_out = R + ADJ Green_out = G + ADJ Blue_out = B + ADJ Near_Infrared_out = I + ADJ
Веса для мультиспектральных каналов зависят от наложения кривых спектральной чувствительности для мультиспектральных каналов с панхроматическим каналом. Веса являются относительными, и могут быть нормализованы при использовании. Мультиспектральный канал с самым большим перекрытием с панхроматическим каналом должен получить наибольший вес. Мультиспектральный канал, который совсем не перекрывается с панхроматическим каналом, должен получить вес 0. Изменением взвешенного значения ближней инфракрасной области, можно получить более или менее естественный оттенок зеленого.
Gram-Schmidt
Метод слияния Gram-Schmidt основан на общем алгоритме для векторной ортогонализации – ортогонализации Gram-Schmidt. Данный алгоритм использует векторы в качестве входных данных (например, 3 вектора в трехмерном пространстве), которые не являются перпендикулярными, а затем поворачивает их таким образом, что после этого они становятся перпендикулярными (ортогональными). В случае с изображениями, каждому каналу (панхроматическому, красному, зеленому, синему и инфракрасному) соответствует вектор с несколькими измерениями (число измерений равняется числу пикселов).
Первым шагом в методе слияния Gram-Schmidt является создание панхроматического канала с низким разрешением, путем вычисления взвешенного среднего мультиспектральных каналов. Далее, эти каналы декоррелируются с использованием алгоритма ортогонализации Gram-Schmidt, при этом каждый канал считается одним многомерным вектором. Этот смоделированный панхроматический канал с низким разрешением используется в качестве первого вектора; он не поворачивается и не изменяется с помощью преобразований. Панхроматический канал с низким разрешением затем заменяется панхроматическим каналом с высоким разрешением, и все каналы преобразуются обратно в высоком разрешении.
Для часто используемых предлагаются следующие веса (красный, зеленый, синий и инфракрасный, соответственно):
- 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
Справочная информация
Подробное описание этой методики приводится в следующем патенте:
Laben, Craig A., and Bernard V. Brower. Process for Enhancing the Spatial Resolution of Multispectral Imagery using Pan-Sharpening. Патент США 6,011,875, подан 29 апреля, 1998 и издан 4 января, 2000.
IHS
Метод панхроматического слияния IHS конвертирует мультиспектральное изображение из RGB в значения яркости, оттенка и насыщенности. Канал с интенсивностью низкого разрешения заменяется панхроматическим каналом высокого разрешения. Если мультиспектральное изображение содержит инфракрасный канал, он вычитается с использованием весового коэффициента. Новое значение интенсивности вычисляется по формуле:
Intensity = P - I * IW
Затем изображение обратно трансформируется из IHS в RGB с более высоким разрешением.
Простое среднее
При трансформации по среднему арифметическому к каждой комбинации выходных каналов применяется усреднение по среднему арифметическому, например.
Red_out= 0.5 * (Red_in + Pan_in) Green_out = 0.5 * (Green_in + Pan_in) Blue_out= 0.5 * (Blue_in + Pan_in)