СПОСОБ КОМПЕНСАЦИИ ФУНКЦИЙ ПЕРЕДАЧИ МОДУЛЯЦИИ ПРОСТРАНСТВЕННО И СПЕКТРАЛЬНО ПЕРЕКРЫВАЮЩИХСЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ, ОДНОВРЕМЕННО ФОРМИРУЕМЫХ СИСТЕМОЙ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ
METHOD OF COMPENSATING MODULATION TRANSFERRING FUNCTION OF SPATIALLY AND SPECTRALLY OVERLAPPING IMAGES SIMULTANEOUSLY FORMED BY REMOTE SENSING SYSTEM

Изобретение относится к области дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ); более конкретно к системам наземной обработки нескольких перекрывающихся по полосе обзора и спектральному диапазону изображений, которые сформированы в результате одновременной съемки несколькими оптико-электронными приборами (ОЭП), установленными на спутнике. В частности, изобретение относится к способу компенсации функции передачи модуляции (ФПМ) изображений одной и той же сцены, но отличающихся по четкости ее отображения, т.е. приведению всех изображений к единой ФПМ, которая наиболее близка к ФПМ оптико-электронного прибора с лучшим пространственным разрешением.
В практике ДЗЗ в последние годы с целью повышения технических характеристик материалов съемки (полосы обзора съемочной системы, расширения спектрального диапазона) используется несколько оптико-электронных приборов (ОЭП), осуществляющих съемку одного и того же участка земной поверхности. Наиболее распространены 3 варианта построения подобных систем.
Вариант 1. В различных отечественных и зарубежных системах ДЗЗ для расширения полосы обзора съемки используется несколько идентичных оптико-электронных приборов, имеющих небольшое перекрытие полей обзора. Эти приборы одновременно осуществляют съемку Земли в нескольких одинаковых спектральных диапазонах. Так что в зонах перекрытия снимков должны формироваться идентичные изображения.
Вариант 2. В ряде отечественных и зарубежных систем ДЗЗ для стереосъемки земной поверхности устанавливается несколько идентичных приборов, осуществляющих наблюдение одного и того же участка земной поверхности под различными углами. В результате в заданных спектральных диапазонах формируются стереоизображения одной и той же местности, используемые для построения цифровых моделей рельефа.
Вариант 3. В последние годы интенсивно внедряются системы гиперспектральной съемки Земли. Такая аппаратура позволяет получить для заданного района местности сотни изображений, зафиксированных в очень узких соприкасающихся спектральных диапазонах. Для расширения общего спектрального диапазона наблюдения Земли гиперспектрометр обычно строится из нескольких ОЭП, осуществляющих съемку одного и того же участка Земли, но в различных достаточно широких частично перекрывающихся спектральных диапазонах. В зонах перекрытия спектральных диапазонов формируется серия пар изображений одной и той же местности, сформированных в одном и том же достаточно узком спектральном диапазоне.
Из-за несовершенства технологии производства оптических узлов и ряда технических особенностей во всех приведенных вариантах построения спутниковых съемочных систем различные ОЭП регистрируют информацию с отличающейся детальностью (пространственным разрешением). Такие различия могут достигать 30% и более.
Стоит задача объединения видеоданных от нескольких ОЭП в единое изображение (однозональное, многозональное, гиперспектральное), которое имеет единую ФПМ, наиболее близкую к ФПМ оптико-электронного прибора с лучшим пространственным разрешением. Эту задачу решает предлагаемое изобретение.
Не снижая общности, рассмотрим два изображения: А=А(х,у) и В=В(х,у), ,, где x и у - номера пикселей по строке и столбцу, X и Y - размеры
изображений. Эти изображения получены в одном и том же спектральном диапазоне и отображают один и тот же участок земной поверхности. Для определенности будем считать, что А - изображения с лучшим пространственным разрешением, а В имеет худшее разрешение.
Предлагается способ компенсации ФПМ с целью максимального приближения разрешения изображения В к разрешению изображения А. В качестве показателя разрешающей способности используется ФПМ.
Известны способы компенсации ФПМ, основанные на знании реальной ФПМ некоторого устройства. Например, известен способ компенсации ФПМ устройств формирования или воспроизведения цифровых изображений (см. патент US 6728003 В1). Способ основан на линейной фильтрации изображения. При известной ФПМ устройства определяется функция рассеяния точки в виде функции Гаусса. Параметры функции Гаусса находятся исходя из того, чтобы соответствующая ей ФПМ максимально приближалась к известной ФПМ устройства. Таким образом, этот способ базируется на точном знании ФПМ устройства. Другой способ компенсации ФПМ (см. патент US 5696850) заключается в применении КИХ-фильтров. Для построения КИХ-фильтра также необходимо знание ФПМ устройства.
Эти способы являются наиболее близкими к предлагаемому.
Известны и другие решения по компенсации ФПМ:
- Способ (см. патент US 4517607), основанный на применении оператора Лапласа с подбором степени фильтрации в зависимости от отношения сигнал/шум в обрабатываемом участке изображения.
- Способ (см. патент US 4817181), основанный на подчеркивании границ объектов путем суммирования изображения и результата его линейной фильтрации дифференцирующим оператором с окном 3×3.
- Rafael С.Gonzalez and Richard E. Woods, Digital Image Processing, Addison -Wesley Publishing Company, Reading, Mass., 1993, pp. 270 - 272. Здесь описано применение фильтра Винера для решения поставленной задачи. При синтезе корректирующего инверсного фильтра используется информация о функции рассеяния точки изображающего тракта, а также информация о спектральной плотности изображения и шума.
Представленные выше известные способы компенсации ФПМ изображения:
- либо требуют знания точной формы ФПМ съемочного или воспроизводящего устройства;
- либо решают поставленную задачу путем «подчеркивания» границ объектов с помощью дифференцирующих фильтров.
Обычно достоверная информация о ФПМ устройства отсутствует, по этой причине подходы, требующие знания ФПМ, имеют ограниченное применение. ФПМ устройства может значительно изменятся в ходе его эксплуатации. В то же время определение ФПМ устройства с необходимой для ее компенсации точностью крайне сложно, так как это требует съемки специализированных аттестованных полигонов. Это является основным недостатком такого подхода.
Недостатком подходов, основанных на компенсации ФПМ путем «подчеркивания» границ объектов, является зависимость решений от формы ФПМ и эти подходы применимы только при небольшой симметричной «расфокусировке» изображения.
Для преодоления указанных недостатков известных подходов предлагаемый способ компенсации ФПМ основывается на применении корректирующего фильтра, который оценивается исходя из сопоставления информации, полученной различными ОЭП с отличающимися и неизвестными ФПМ. В этом случае выбирается ОЭП, формирующий наиболее детальное изображение (с лучшим пространственным разрешением). Изображение с лучшим разрешением принимается в качестве эталона.
Предлагаемый способ заключается в поиске корректирующего фильтра на основе сопоставления изображений А (с наилучшим разрешением) и В с последующей фильтрацией В с целью максимального приближения пространственного разрешения изображения В к разрешению изображения А.
В общем виде модель изображений А и В может быть представлена как
A
A
B
B
A=S⊗H+N, B=S⊗H+N,
А
B
A
B
где S - истинное (неискаженное) изображение наблюдаемой сцены; Н, Н - функции рассеяния точки; N, N - независимый случайный шум с нулевым средним; ⊗ - операция свертки.
Компенсация ФПМ заключается в поиске параметров корректирующего фильтра F такого, что изображение В максимально приближается по разрешению к А, т.е.:
B
B
A
A
(S⊗H+N) ⊗F=S⊗H+N. (1)
А
в
А
B
А
B
Если известны Н и Н, то из выражения (1) можно найти F. Однако определение Н и Н с достаточной точностью является гораздо более трудной задачей, чем нахождение F. В предлагаемом способе процедура поиска F не требует знания Н, Н и S. В этом и состоит его отличительная особенность.
В общем случае А и В могут отличаться по средней яркости и контрасту (среднеквадратическому отклонению яркости), что приводит к ошибочному определению фильтра F. Для решения этой проблемы в предлагаемом способе перед оценкой фильтра выполняется приведение средней яркости изображения В к средней яркости А:
Α
Β
*
*
где  и  - средние яркости изображений А и В, а σ и σ - среднеквадратические отклонения яркости. В результате формируется новое изображение В=В(х, у), совпадающее по средней яркости и СКО с изображением А.
В предлагаемом способе F представляет собой дискретный оконный фильтр в виде матрицы его отсчетов F=[F(m,n)], где , M - размер носителя фильтра (М - нечетно). Коэффициенты фильтра F (m, n) оцениваются исходя из критерия:
который в развернутом виде может быть представлен как
Из выражения (3) по методу наименьших квадратов находятся неизвестные коэффициенты фильтра F (m, n). Поскольку размеры фильтра существенно меньше размеров изображения, т.е. M⋅M<<X⋅Y, то полученный фильтр F в малой степени зависит от шума на изображении.
Для того чтобы найденный фильтр F не искажал среднюю яркость, требуется выполнение условия:, поэтому в предлагаемом способе выполняется нормировка коэффициентов фильтра:
Предлагаемый способ апробирован на натурной информации, полученной от отечественных и зарубежных систем ДЗЗ. На фиг. 1 представлен фрагмент спутникового снимка поверхности Земли (слева с лучшей ФПМ, справа с худшей). На фиг. 2 приведен результат компенсации ФПМ, детальность изображения приближается к детальности изображения, представленного на фиг. 1 (слева). На фиг. 3 приведена ФПМ лучшего изображения (сплошной линия), худшего изображения (штриховая линия) и результата обработки (пунктирная линия). Из фиг. 3 видно существенное сближение ФПМ результата обработки и наилучшей ФПМ.
Таким образом, в изобретении предложен способ компенсации ФПМ от систем наблюдения Земли, формирующих пространственно и спектрально перекрывающиеся видеоданные, отличающийся от известных решений тем, что корректирующий линейный фильтр оценивается на основе сопоставления информации, полученной от различных ОЭП на одну и ту же территорию и в одинаковом спектральном диапазоне, но с отличающимися ФПМ. Оцененный по предложенному способу фильтр учитывает конкретные искажения изображающего тракта, поэтому более эффективно решает задачу компенсации ФПМ по сравнению с подходами, применяющими традиционные дифференцирующие линейные операторы, не зависящие от конкретной формы искажений. Важным элементом предлагаемого способа является то, что он не требует знания фактической ФПМ, определение которой является крайне трудной задачей.