Tăng cường chất lượng ảnh viễn thám - ENVI

vào lúc 07:36
         Ở bài trước đã giới thiệu đến các bạn cách tổ hợp màu ảnh viễn thám với ENVI. Tiếp tục hôm nay giới đến các bạn tăng độ nét và lọc ảnh viễn thám trong ENVI.
Tăng cường chất lượng ảnh là công việc tiến hành nhằm loại bỏ các yếu tố gây nhiễu trên tấm ảnh. Có hai phương thức làm tăng cường chất lượng ảnh là: Tăng độ nét và lọc ảnh.

1. TĂNG ĐỘ NÉT
Mở ENVI, mở ảnh cần tăng cường chất lượng ra.
Để tăng cường độ nét ảnh một cánh tương tác từ cửa sổ ảnh đã được mơ, chọn Enhance, một danh sách sẽ sổ ra cho ta chọn các diện tích được tăng cường là cửa sổ Image, Zoom hay Scroll theo các phương pháp.
Ta tiến hành tăng cường ảnh trên cửa sổ Image, còn các cửa sổ còn lại thì tương tự.

Ø  Linear – Tuyến tính: sử dụng giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của ảnh để thực hiện phép giãn tuyến tính. Phương pháp này áp dụng phù hợp cho ảnh có ít giá trị.
Nhận xét: Ảnh tăng cường theo phương pháp tuyến tính các đối tượng mờ, nhưng các yếu tố nhiễu đã loại bỏ được. Giá trị độ xám của các pixel có tính đồ đều.
ØLinear 0-255 – Tuyến tính 0-255: Phương pháp này sẽ hiển thị các giá trị thực pixel của ảnh theo giá trị hiển thị của màn hình từ 0 đến 255.
Nhận xét: Ảnh sau khi làm tăng cường theo phương pháp này các đối tượng trên ảnh bị làm mờ đi một cách rõ rệt.
ØLinear 2% - Tuyến tính 2%: Phương pháp tăng cường tuyến tính sẽ cắt bớt 2% của 2 đầu dữ liệu để tăng khả năng hiển thị ảnh.
Nhận xét: Ảnh tăng cường theo phương pháp này ta quan sát thấy rõ nét hơn ảnh chưa được tăng cường. Phương pháp này rất thích hợp cho những trường hợp ảnh bị mờ quá cần quan sát thấy rõ đối tượng hơn.
ØEqualization – Cân bằng: Phương pháp này sẽ kéo giãn cân bằng đồ thị của dữ liệu được hiển thị.
     Nhận xét: Ảnh sau khi tăng cường được nổi bật hơn so với ảnh chưa tăng cường.
ØSquare Root – Căn bậc hai: phương pháp này sẽ tính căn bậc hai của đồ thị đầu vào sau đó mới thực hiện giãn tuyến tính.
Nhận xét: Ảnh sau khi tăng cường được làm mờ đều, ta quan sát thấy độ xám các pixel có tính cân bằng.
ENVI còn cho phép ta tăng cường ảnh dựa theo một ảnh đã được tăng cường sử dụng chức năng Histogram Matching hay cho người dùng tự tăng cường dựa trên đồ thị và theo các hàm toán học định sẵn thông qua chức năng Interactive Stretching.
Kỹ thuật tăng độ nét này chỉ thay đổi cách hiển thị trên màn hình (tăng giảm độ tương phản) mà không làm thay đổi các giá trị thật của pixel. Các kỹ thuật stretching gồm các phương pháp tuyến tính và không tuyến tính. Tùy theo mục đích sử dụng mà ta chọn cách tăng cường cho phù hợp nhất.

2. LỌC ẢNH (FILTER)
Lọc ảnh cũng nhằm mục đích tăng độ tương phản của ảnh để thể hiện rõ hơn một số đối tượng cần quan tâm, nhưng làm thay đổi các giá trị pixel và tạo ra file ảnh lọc mới.
Dùng các ma trận để lọc, tăng cường chất lượng ảnh. Lọc ảnh thông dụng có thể thực hiện một cách tương tác đang hiển thị bằng cách chọn     enhance\ filter \... từ thanh menu của cửa sổ hiển thị chính. Có các bộ lọc làm trơn (smooth), làm rõ nét (sharpen) và lọc median để làm sắc nét hoặc làm mịn ảnh.
ØSharpen:
Nhận xét: Phương pháp này dùng các ma trận để lọc làm tăng cường độ nét của các điểm ảnh.
ØSmooth:
    Nhận xét: Ảnh sau khi được lọc ta quan sát thấy ảnh trơn hơn, quan sát ảnh ta cảm giác ảnh nhẵn, phẳng các giá trị độ xám.
ØMedian:
Nhận xét: Ảnh sau khi lọc các đối tượng có độ tương phản rõ nét hơn, nhưng ta quan sát cảm nhận được độ tương phản không rõ bằng phương pháp làm rõ nét Smooth.
Ngoài ra còn có từ menu chính của menu chính của ENVI chọn Filter, bạn có thể thực hiện được phép lọc ảnh trực tiếp trên file ảnh với 1 số kỹ thuật lọc thông dụng trong Filter \ Convolution (với các thông số là kích thước cửa sổ lọc và dạng lọc khác nhau) và các kỹ thuật lọc nâng cao như texture, Fourier cho những ảnh có độ nhiễu cao.
Ta có thể thay đổi kích thước và giá trị của các ma trận lọc, nhưng để lấy được những ma trận có thể phục vụ vào mục đích sử dụng của chúng ta thì phải trải qua quá trình tính toán và thử nghiệm thì mới đưa ra được như ma trận cửa sổ lọc phù hợp nhất và làm tăng cường theo mục đích sử dụng của chúng ta.

Hãy like nếu bài viết có ích →
Kết bạn với gisgpsrs trên Facebook để nhận bài viết mới nóng hổi

1 nhận xét: