Luận án Nghiên cứu đánh giá chất lượng ảnh viễn thám quang học của Việt Nam

dụng tất cả các phƣơng sai và chỉ một tập con đồng nhất của chúng hiếm khi lớn hơn giá trị ngƣỡng. Tuy nhiên, quy trình lựa chọn này là cần thiết đối với một số ít các kênh trong một số loại ảnh nhất định. Vì vậy trong thực tế, chỉ một số dữ liệu nhất định có thể áp dụng phƣơng pháp tính toán này trong đánh giá chất lƣợng ảnh qua thông số SNR. c. Địa thống kê Phƣơng pháp địa thống kê đƣợc một số nhà nghiên cứu ƣa thích vì không cần lựa chọn các khu vực đồng nhất cục bộ. Phƣơng pháp này tập trung vào ƣớc tính và mô hình của biểu đồ bán phƣơng sai, một hàm biểu thị sự phụ thuộc của không gian vào các giá trị đo đƣợc. Trong phƣơng pháp địa thống kê, giá trị trung bình ƣớc tính tín hiệu có xét đến căn bậc hai phƣơng sai thành phần nugget của biểu đồ phƣơng sai ƣớc tính nhiễu. Ƣu điểm của phƣơng pháp này so với phƣơng pháp vùng đồng nhất là sự hiện diện của sự biến đổi bên dƣới có cấu trúc không gian không gây bất lợi cho việc ƣớc tính nhiễu ảnh. Trên thực tế, sự hiện diện của cấu trúc không gian rất hữu ích trong việc tách sự biến đổi bên dƣới khỏi nhiễu nhƣ một phần của quá trình lập mô hình biểu đồ phƣơng sai [13] Phƣơng pháp địa thống kê là kỹ thuật dựa trên lý thuyết biến khu vực, coi các thuộc tính không gian nhƣ các hàm ngẫu nhiên thay vì xác định. Tuy nhiên, để làm đƣợc điều này cần có một bộ dữ liệu đủ lớn, đƣợc tích lũy lâu dài. Điều này trong thực tế vận hành, khai thác gặp vấn đề trong tận dụng tối đa tài nguyên vệ tinh, nên phƣơng pháp này còn chƣa đƣợc phổ biến [24,28]. 2.4 Phƣơng pháp đánh giá hàm truyền điều biến (MTF) 2.4.1 Phương pháp dựa trên bãi kiểm định Hầu hết các phƣơng pháp đo đạc MTF trên vệ tinh chính xác đối với các hệ thống thu nhận ảnh quang học đều dựa trên việc phân tích ảnh các mục tiêu đã biết nào đó. Những mục tiêu này có thể là các khu vực nhân tạo nhƣ các bề mặt đƣợc sơn có chủ đích [81,56,74,87], các tấm vải dầu đặc biệt [74,77], các đơn hay đa điểm sáng [61] hay thậm chí là các mảng gƣơng lồi đều [74]. Đối với các ảnh có độ phân giải thấp và trung bình, các mục tiêu này cũng có thể là các đối tƣợng nhân tạo sẵn có nhƣ các cây cầu [46,98], các tòa nhà [56] các đƣờng băng đƣợc sơn [74]. Một số đối tƣợng tự nhiên nhƣ các cánh đồng [74] các ngôi sao [46], đƣờng bao quanh mặt trăng [46], các tảng băng [76] cũng đƣợc sử dụng nhƣ là các mục tiêu để chụp ảnh phục vụ cho việc tính toán MTF. 50 Các mục tiêu này có thể đƣợc chia làm 4 kiểu bãi kiểm định sau:  Bãi kiểm định dạng cạnh  Bãi kiểm định dạng xung  Bãi kiểm định dạng xung lực  Bãi kiểm định dạng chu kỳ a. Bãi kiểm định dạng cạnh Một bãi kiểm định dạng cạnh thƣờng là với một cạnh có độ tƣơng phản trắng đen cao, hay còn gọi là cạnh Heaviside. Các ảnh chụp bãi kiểm định dạng này cho phép tính toán và thu đƣợc giá trị ESF chính xác. Đạo hàm của tiết diện ESF 1D này cung cấp ƣớc tính của tiết diện MTF mặt cắt ngang 1D trên hƣớng pháp tuyến đối với cạnh chuyển tiếp. Những bãi kiểm định đó có thể là nhân tạo với các bề mặt đƣợc sơn hoặc tấm bạt tối và sáng cụ thể hoặc tự nhiên nhƣ cánh đồng nông nghiệp, bãi đậu xe, chuyển tiếp mặt đất/tòa nhà, chuyển tiếp nƣớc/băng hoặc thậm chí chuyển tiếp không gian tối/mặt trăng. Một số quy tắc đƣợc đƣa ra cho mục tiêu cạnh “thích hợp” (xem hình 2.15), dành riêng cho việc ƣớc lƣợng MTF chính xác [50,19,74]. Mục tiêu phải đủ lớn để có thể chiết xuất mục tiêu cạnh mà không bị ảnh hƣởng bởi nền xung quanh. Khoảng cách chuyển tiếp LT đƣợc trình bày trong hình 2.15 phải lớn hơn phạm vi bán kính của PSF. Và ƣớc tính thô của bán kính này là từ 3 đến 5 lần GSD của hệ thống. Hình 2.15. Bãi kiểm định cạnh dùng để ước tính MTF Các thông số chính của bãi kiểm định là:  sự khác nhau về bức xạ phổ ΔL giữa phần màu sáng và tối,  độ rộng của bãi kiểm định theo hƣớng của MTF, LW, 51  góc hƣớng α tƣơng ứng với hƣớng của MTF,  chiều dài LH của bãi kiểm định theo hƣớng vuông góc với hƣớng MTF. b. Bãi kiểm định dạng xung Một bãi kiểm định dạng xung bao gồm một vùng màu trắng đƣợc bao quanh bởi các vùng màu đen nhƣ hình 2.16 dƣới đây [19,98]. Các thông số chính:  Chênh lệch bức xạ L giữa các vùng tối và sáng của bãi kiểm định  Độ rộng của xung, W  Góc định hƣớng α so với hƣớng của MTF  Độ dài LH của bãi kiểm định theo hƣớng trực giao với MTF. Hình 2.16. Mẫu bãi kiểm định dạng xung Độ chính xác của MTF ƣớc tính cho một tần số không gian cụ thể phụ thuộc lớn vào độ rộng của mục tiêu xung. Chính xác hơn, do không vƣợt qua biến đổi Fourier của xung, sai số bình phƣơng trung bình căn tƣơng đối của bộ ƣớc lƣợng MTF gần bằng 100% đối với các tần số ở vùng lân cận bội số của nghịch đảo độ rộng của xung. Ngƣợc lại, biến đổi Fourier của xung có cực đại cục bộ cho bội số lẻ của nghịch đảo của hai lần độ rộng của xung. Do đó, các vùng lân cận của các tần số đó là phù hợp nhất tần số để ƣớc tính MTF. c. Bãi kiểm định dạng xung lực Một mục tiêu xung lực tƣơng ứng với nguồn điểm hoặc tập hợp các nguồn điểm đƣợc sử dụng để thu trực tiếp PSF đã lấy mẫu với một hay nhiều lƣới lấy mẫu khác nhau (theo không gian hoặc theo thời gian). Các mục tiêu nhân tạo có thể là nguồn "chủ động" 52 nhƣ đèn Xenon hoặc nguồn "thụ động", chẳng hạn nhƣ gƣơng cầu lồi [19]. MTF có thể thu đƣợc bằng việc sử dụng biến đổi Fourier với PSF của hệ thống. Nó có thể thu đƣợc bằng việc chụp một nguồn sáng nằm trên mặt đất [61,74], hay các ngôi sao [46] Phƣơng pháp thứ hai để khắc phục việc lấy không đủ mẫu là kết hợp các ảnh với các vị trí khác nhau trên lƣới lấy mẫu để tái tạo lại PSF đƣợc tăng tần số lấy mẫu, từ đó có thể tính đƣợc MTF không bị ảnh hƣởng từ hiệu ứng răng cƣa. Phƣơng pháp này đƣợc sử dụng cho Landsat TM [80,89] với một mảng gồm 16 nguồn điểm thụ động. Việc triển khai một loạt đèn chiếu đã đƣợc nghiên cứu [83], nhƣng phƣơng pháp này quá rƣờm rà. d. Bãi kiểm định dạng chu kỳ Mục tiêu tuần hoàn bao gồm các mẫu cụ thể (cạnh hoặc xung) đƣợc chu kỳ hóa. Ngay cả khi có thể đánh giá MTF bằng số, các mục tiêu đó trên thực tế chỉ nhằm đánh giá trực quan và nhanh chóng về khả năng phân giải của hệ thống hình ảnh [74]. Ví dụ về các mẫu tuần hoàn đó là mẫu ba thanh tiêu chuẩn của USAF hoặc mẫu sao xuyên tâm của Siemens [81] đều đƣợc mô tả trong hình 2.17. Các bãi kiểm định dạng này đƣợc thiết kế vào thời điểm ảnh tƣơng tự phát triển mạnh mẽ, đến thời điểm ảnh số phát triển thì việc sử dụng các bãi kiểm định này lại gặp khó khăn do hiệu ứng lấy mẫu [97]. Bãi kiểm định dạng xuyên tâm thích hợp với các vệ tinh có vệt quỹ đạo khác nhau. Chúng cung cấp các ƣớc tính liên tục cho MTF, và cho phép ƣớc tính MTF tốt hơn so với các bãi kiểm định dạng ba thanh [74] Hình 2.17. Mẫu mục tiêu tuần hoàn: (a) mẫu ba thanh, (b) mẫu ngôi sao Siemens 53 2.4.2 Phương pháp độ phân giải kép Đây là phƣơng pháp ƣớc tính MTF với nguyên lý dựa trên cặp ảnh của cùng một khu vực với các kênh phổ giống hệt nhau và khác độ phân giải không gian. Phƣơng pháp này sử dụng tỉ lệ phổ trong miền Fourier của hai ảnh giống nhau để ƣớc tính tỉ số MTF tƣơng ứng. Phƣơng pháp này đòi hỏi các quy trình tiền xử lý nhƣ hiệu chỉnh hình học và bức xạ. Thuật toán xác định thay đổi cũng có thể đƣợc sử dụng để xác định các khu vực ổn định tạm thời giữa hai lần chụp ảnh. Có hai cách để áp dụng phƣơng pháp này. Cách thứ nhất là sử dụng hai ảnh có cùng độ phân giải không gian, hai giá trị MTF của hai ảnh đều là chƣa biết do đó chỉ có thể ƣớc tính MTF tƣơng đối. Đây là phƣơng pháp đã đƣợc hệ thống ảnh SPOT sử dụng để ƣớc tính sự tiến triển tạm thời của MTF vì một vài lý do nhƣ suy giảm phân kỳ hay sự biến thiên MTF theo trƣờng nhìn của ống kính [74]. Cách thứ hai là hai ảnh sử dụng có độ phân giải khác nhau, ảnh có độ phân giải cao hơn thông thƣờng ít nhất là 5 lần. Trong trƣờng hợp này, ngay cả khi chƣa biết MTF của ảnh độ phân giải cao, nó sẽ đƣợc giả định tƣơng đƣơng với một giá trị nào đó ở tỉ lệ của ảnh có độ phân giải thấp [57]. Hay nói cách khác, phƣơng pháp này có phép ƣớc tính MTF chính xác của ảnh độ phân giải thấp. Tuy nhiên việc áp dụng trực tiếp phƣơng pháp độ phân giải hai chiều bị đánh giá là ƣớc tính quá cao MTF do hiệu ứng nhiễu răng cƣa, điều này đã đƣợc các nhà khoa học khác cảnh báo và xác nhận trong các nghiên cứu trƣớc đây [47,45]. Để bù cho những hiệu ứng răng cƣa này, một giải pháp đƣợc đề xuất là phƣơng pháp phân giải kép có tính đến ƣớc lƣợng mật độ công suất phổ của thành phần răng cƣa trong ảnh có độ phân giải thấp để ƣớc tính MTF [103]. Bên cạnh đó, áp dụng phƣơng pháp này yêu cầu luôn luôn có một ảnh có độ phân giải cao hơn ảnh cần ƣớc tính MTF. Điều này sẽ gặp khó khăn trong trƣờng hợp hệ thống vệ tinh mới có ảnh độ phân giải rất cao và khó tìm đƣợc nguồn dữ liệu ảnh có độ phân giải cao hơn (ví dụ ảnh cần ƣớc tính MTF có độ phân giải 0.5m). Vì vậy, phƣơng pháp này tuy có khả năng ứng dụng cao nhƣng cần lựa chọn và cân nhắc trƣớc khi sử dụng, trong thực tế hệ thống SPOT đã áp dụng phƣơng pháp này cho ảnh SPOT4 [88,103]. 2.4.3 Phương pháp dựa trên thiết bị đặc trưng Trên vệ tinh có một số thiết bị đặc thù để ƣớc tích MTF mà không cần có các thông tin về cảnh ảnh hay các đối tƣợng, trƣờng hợp này đƣợc gọi là các phƣơng pháp “mù”. Một ví dụ về phƣơng pháp này là yêu cầu về các thiết bị đặc thù trên vệ tinh sử dụng 54 phƣơng pháp đa pha [78]. Kỹ thuật xử lý ảnh theo phƣơng pháp này sẽ đƣa ra giá trị MTF tổng quát từ một bộ nhiều hơn hai ảnh thu đƣợc kèm theo của cùng một đối tƣợng mở rộng hay các cảnh “giàu” tính tự nhiên (nhƣ các khu vực đô thị). Thực tế, quá trình xử lý ảnh tƣơng ứng với việc ƣớc tính chung và lặp đi lặp lại của:  cảnh ảnh chƣa biết, thông qua quá trình giải chập các cảnh ảnh chƣa biết thông qua xử lý có tính đến giá trị MTF ƣớc tính trƣớc đó,  MTF, thông qua mô hình Zernike có tính đến ƣớc tính hiện tại của đối tƣợng không xác định. Hai quá trình ƣớc tính này đƣợc thực hiện lặp cho đến khi hội tụ [19]. Phƣơng pháp ƣớc tính này phù hợp với những hệ thống vệ tinh có thiết bị đặc thù để ƣớc tính MTF và thiết kế ngay từ đầu. 2.5 Phƣơng pháp đánh giá chất lƣợng ảnh thích hợp với điều kiện của Việt Nam 2.5.1 Điều kiện thực tế của Việt Nam Trong khuôn khổ xây dựng hệ thống vệ tinh quan sát Trái đất đầu tiên của Việt Nam, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam có thực hiện xây dựng một bãi kiểm định tại thành phố Buôn Ma Thuột, tỉnh Đắk Lắk, và đã đƣa vào hoạt động từ năm 2017. Bãi kiểm định này gồm hai phần để đánh giá chất lƣợng ảnh thông qua giá trị MTF và SNR. Trong đó, phần ƣớc tính giá trị MTF là các ô bàn cờ, đƣợc thiết kế theo dạng bãi kiểm định cạnh. Do đó phƣơng pháp ƣớc tính MTF đƣợc đề xuất phù hợp với điều kiện Việt Nam là phƣơng pháp cạnh nghiêng. Hơn thế nữa đây cũng là phƣơng pháp đƣợc công nhận theo tiêu chuẩn ISO 12233 dành cho kiểm định các hệ thống thu nhận ảnh quang học. Về cơ sở khoa học, việc sử dụng bãi kiểm định cạnh khi tính toán MTF còn hạn chế sự phụ thuộc vào tần số không gian; và đối với các vệ tinh độ phân giải cao nhƣ hiện nay, MTF thƣờng chỉ đƣợc quan tâm tại khu vực xung quanh tần số Nyquist; đồng thời bãi kiểm định dạng cạnh còn hạn chế hiện tƣợng flickering, gây nhiễu làm ảnh hƣởng đến độ chính xác của phép đo Để chủ động và nâng cao độ chính xác trong công tác đánh giá chất lƣợng ảnh viễn thám quang học, trong khuôn khổ dự án hệ thống vệ tinh VNREDSat-1 có thực hiện xây dựng bãi kiểm định tại thành phố Buôn Ma Thuột, tỉnh Đắk Lắk (xem minh họa hình 2.18). Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho công tác đo đạc phản xạ bề mặt bãi kiểm định trƣớc khi chụp ảnh để đánh giá chất lƣợng ảnh. 55 Hình 2.18. Thiết kế bãi kiểm định tại thành phố Buôn Ma Thuột, Đắk Lắk Bãi kiểm định đƣợc thiết kế gồm 02 phần riêng biệt để đánh giá thông số MTF và SNR, cụ thể nhƣ sau: - Phần để đánh giá MTF: có dạng hình vuông mỗi cạnh 60m, góc nghiêng so với hƣớng Bắc là 6,9°; bên trong sơn đen trắng hình bàn cờ kích thƣớc 2x2 ô, mỗi ô hình vuông có cạnh 30m. Độ phản xạ lớp sơn màu trắng là ρ = 0,5; lớp sơn màu đen là ρ = 0,05. - Phần để đánh giá SNR: dạng thang độ xám, gồm 4 ô vuông liên tiếp, có 1 cạnh trùng với hƣớng Bắc, mỗi ô có cạnh 20x20m, mỗi ô đƣợc sơn từ màu trắng-xám nhạt- xám đậm-đen, với độ phản xạ các ô lần lƣợt là ρ = 0,4; ρ = 0,3; ρ = 0,2; ρ = 0,13. Bãi kiểm định đƣợc xây dựng cách trung tâm thành phố Buôn Ma Thuột khoảng 8 km, thuộc Khối 9, phƣờng Tân Lợi, thành phố Buôn Ma Thuột. Khu vực này nằm trong vùng khí hậu vừa chịu sự chi phối của khí hậu nhiệt đới gió mùa, vừa mang tính chất của khí hậu Cao nguyên. Hàng năm có hai mùa rõ rệt: mùa mƣa và mùa khô. Mùa mƣa bắt đầu từ tháng 5 đến hết tháng 10, tập trung 90% lƣợng mƣa cả năm, khí hậu ẩm và dịu mát; mùa khô bắt đầu từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau, lƣợng mƣa không đáng kể, khí hậu mát và lạnh, độ ẩm thấp. Do bãi kiểm định nằm ngoài trời nên bề mặt bị ảnh hƣởng mạnh mẽ của điều kiện thời tiết, vì vậy trƣớc khi thu nhận ảnh để đánh giá chất lƣợng cần phải thực hiện công tác đo đạc phản xạ phổ bề mặt của các ô mẫu tại bãi kiểm định. Thông thƣờng công tác đo đạc kiểm tra đƣợc thực hiện trƣớc thời điểm thu nhận ảnh từ 03 đến 04 tuần. 56 Bên cạnh điều kiện bãi kiểm định đã đƣợc xây dựng và đƣa vào sử dụng, Việt Nam chƣa có nhiều công cụ để đánh giá chất lƣợng ảnh viễn thám quang học đƣợc công bố. Hiện nay, viện Công nghệ vũ trụ có công cụ đánh giá chất lƣợng ảnh VNREDSat-1 đƣợc phát triển trên phần mềm MATLAB, đƣợc sử dụng để đánh giá thông số DS, PRNU; bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu của tác giả Nghiêm Văn Tuấn, Cục Viễn thám quốc gia cũng đã phát triển công cụ đánh giá chất lƣợng ảnh viễn thám quang học trên nền tảng mã nguồn mở, đƣợc sử dụng để đánh giá các thông số DS, PRNU, SNR, MTF, dải động bức xạ, độ phân giải không gian, và hiệu chỉnh thông số DS, PRNU trong trƣờng hợp cần thiết. 2.5.2 Phương pháp tính toán SNR Về việc lựa chọn khu vực, đối với dữ liệu ảnh viễn thám quang học, việc có một vùng lớn đồng nhất thƣờng khó tìm, nhƣng các vùng nhỏ đồng nhất thƣờng xuất hiện và có thể nhận ra dễ dàng [41]. Với điều kiện thực tế của Việt Nam nhƣ đã nêu ở trên, phƣơng pháp thích hợp nhất là sử dụng cảnh đơn với khu vực đồng nhất. Về việc lựa chọn thuật toán, với điều kiện thực tế đã có bãi kiểm định để ƣớc tính SNR, nghiên cứu sinh đề xuất phƣơng pháp tính toán giá trị trung bình và nhiễu là phƣơng pháp độ lệch chuẩn cục bộ. Mặc dù đây chƣa phải là phƣơng pháp tốt nhất để đánh giá SNR nhƣng phƣơng pháp này có thể phản ánh trực tiếp tình trạng của thiết bị chụp ảnh đối với các khu vực lớp phủ đồng nhất. Hơn thế nữa phƣơng pháp này còn có thể đạt đƣợc độ chính xác đánh giá do cách tính toán dựa vào các vùng đồng nhất trên ảnh. Điều quan trọng cần lƣu ý là đánh giá SNR chính xác yêu cầu đánh giá chính xác độ lệch chuẩn của nhiễu đo. Đối với các hệ thống viễn thám thông thƣờng, đánh giá độ lệch chuẩn trên bề mặt đồng nhất cần số lƣợng các phép đo độc lập lớn hơn so với đánh giá bức xạ trung bình: Nói cách khác, bề mặt tối thiểu của các vùng đồng nhất cần thiết để đánh giá SNR là thƣờng lớn hơn mức cần thiết cho đánh giá bức xạ trung bình [35] Hình 2.19 dƣới đây mô tả một khu vực đồng nhất phục vục cho công tác đánh giá SNR đƣợc đề xuất cho điều kiện Việt Nam. 57 Hình 2.19. Ô mẫu để đánh giá SNR Trong các bài toán xử lý ảnh, nhất là đối với dữ liệu ảnh có độ tƣơng phản cao, nhiều hệ thống xử lý ảnh đồng nhất nền ảnh với màu đen tuyệt đối, từ đó đƣa giá trị độ lệch trung bình nền ảnh σ về 0, dẫn đến đƣa giá trị SNR lên lớn vô cùng. Do đó, trong trƣờng hợp này, định nghĩa SNR đƣợc đổi thành tỉ số giữa giá trị trung bình của tín hiệu μ chia cho độ lệch trung bình của tín hiệu σ. Hai giá trị là giá trị trung bình của tín hiệu μsig và độ lệch trung bình của tín hiệu σsig đều có thể đƣợc xác định dễ dàng thông qua việc phân tích biểu đồ phân bố độ xám của ảnh. Từ đó có thể thu đƣợc SNR của hệ thống. 2.5.3 Phương pháp tính toán MTF Với điều kiện thực tế Việt Nam đã có bãi kiểm định dạng cạnh tại thành phố Buôn Ma Thuột tƣơng tự với nhiều bãi kiểm định trên thế giới đang sử dụng, cùng với xu hƣớng phát triển của vệ tinh viễn thám quang học có độ phân giải không gian ngày càng cao, nghiên cứu sinh đề xuất phƣơng pháp tính toán MTF phù hợp là phƣơng pháp sử dụng bãi kiểm định dạng cạnh nghiêng. Nguyên lý tính toán của phƣơng pháp đƣợc mô tả nhƣ dƣới đây. Với mỗi hệ thống chụp ảnh quang học trên vệ tinh nào đó, thì mối quan hệ giữa đối tƣợng trên mặt đất và trên ảnh có thể đƣợc mô tả nhƣ sau [105,41,103] 58 Trong đó, i(x,y) là giá trị trên ảnh l(x,y) là giá trị tại bề mặt h(x,y) là hàm lan truyền điểm của cảm biến  là tích chập Xét trong miền tần số không gian, công thức (2.8) có thể đƣợc biến đổi bằng Fourier, và thu đƣợc nhƣ sau: Trong đó I(fx ,fy) là biến đổi Fourier của ảnh L(fx ,fy) là biến đổi Fourier của bề mặt H(fx ,fy) là hàm truyền của cảm biến Khi đối tƣợng là dạng điểm, thì MTF có thể đƣợc suy ra từ công thức (2.8) và (2.9) là [64] Hàm lan truyền đƣờng đƣợc lấy theo hàm lan truyền điểm theo một chiều, và đƣợc biểu diễn nhƣ sau: Dựa vào công thức (2.11) thì MTF theo một chiều có thể đƣợc suy ra từ LSF và biểu diễn nhƣ sau: LSF có thể đƣợc suy ra từ việc tính toán đạo hàm của ESF với đối tƣợng dạng cạnh, và mỗi quan hệ của chúng đƣợc biểu diễn nhƣ sau: Dựa trên các công thức đã đề cập (từ 2.8-2.13), thì MTF của một hệ thống chụp ảnh có thể đƣợc ƣớc tính bằng việc chiết xuất ESF từ ảnh chụp mục tiêu dạng cạnh (trong trƣờng hợp này là bãi kiểm định dạng cạnh). Mối liên hệ giữa ESF, LSF, MTF có thể đƣợc biểu diễn nhƣ hình 2.20 sau [64,104] 59 Hình 2.20. Mối quan hệ giữa ESF, LSF và MTF 2.5.4 Phương pháp chiết tách cạnh Canny Sự phát triển của công nghệ thông tin đã giúp cho dữ liệu viễn thám ngày càng cung cấp thông tin chi tiết hơn về đối tƣợng qua dữ liệu ảnh, trong xử lý ảnh số, điều này đƣợc thể hiện rõ ràng trong độ phân giải bức xạ với mức lƣợng tử ngày càng cao. Đối với các dữ liệu ảnh viễn thám trƣớc đây, độ phân giải bức xạ thƣờng ở mức thấp ( 8bits), do vậy các thuật toán tuyến tính có thể áp dụng đƣợc. Tuy nhiên, khi giá trị lƣợng tử hóa tăng lên (12-16bits) thì độ chính xác khi sử dụng phƣơng pháp này không còn đảm bảo, do đó cần phải có phƣơng pháp thích hợp hơn. Đã có các nghiên cứu sử dụng thuật toán mờ Fuzzy hay học máy, nhƣng khả năng ứng dụng còn khá hạn chế vì tập mẫu không nhiều hay chƣa đáp ứng đƣợc độ chính xác cần thiết. Với ƣu điểm của ảnh gradient là làm nổi bật cạnh, gờ ảnh, nghiên cứu sinh thử nghiệm áp dụng dạng ảnh này để chiết tách cạnh theo phƣơng pháp Canny [75,45], phục vụ cho công tác xác định ESF để tính toán MTF thay cho các thuật toán đã và đang đƣợc sử dụng. Phƣơng pháp Canny đƣợc thực hiện theo 4 bƣớc nhƣ sau [75,45]: - Lọc nhiễu: Do quá trình chiết tách cạnh dễ bị ảnh hƣởng bởi nhiễu trong ảnh nên cần tiến hành lọc nhiễu. Bƣớc này sẽ làm mịn ảnh bằng cách sử dụng bộ lọc Gauss kích thƣớc 5x5 để lọc nhiễu trên ảnh. - Tính Gradient và hướng gradient: dùng bộ lọc Sobel X và Sobel Y (3x3) để tính đƣợc ảnh đạo hàm Gx (theo hàng) và Gy (theo cột). Sau đó, tiếp tục tính ảnh Gradient và góc của Gradient theo công thức. Ảnh đạo hàm Gx và Gy là ma trận, thì kết quả tính ảnh đạo hàm Gradient cạnh cũng là một ma trận cùng kích thƣớc, mỗi điểm ảnh trên ma trận này thể hiện độ lớn của biến đổi mức sáng ở vị trí tƣơng ứng trên ảnh gốc. Tƣơng tự, ma trận góc cũng có cùng kích thƣớc, mỗi điểm ảnh trên ma trận góc thể hiện góc, hay nói cách khác là hƣớng của cạnh. 60 - Loại bỏ giá trị không phải cực đại (Non-maximum Suppression, NMS): loại bỏ các điểm ảnh ở vị trí không phải cực đại toàn cục. Ở bƣớc này, dùng một ma trận lọc kích thƣớc 3x3 lần lƣợt chạy qua các điểm ảnh trên ảnh gradient. Trong quá trình lọc, xem xét xem độ lớn gradient của điểm ảnh trung tâm có phải là cực đại (lớn nhất trong cục bộ - local maximum) so với các gradient ở các điểm ảnh xung quanh. Nếu là cực đại, sẽ ghi nhận sẽ giữ điểm ảnh đó lại. Còn nếu điểm ảnh đó không phải là cực đại lân cận, sẽ đặt độ lớn gradient của nó về giá trị 0. Chỉ thực hiện so sánh điểm ảnh trung tâm với 2 điểm ảnh lân cận theo hƣớng gradient (ví dụ hình 2.21). Ví dụ: nếu hƣớng gradient đang là 0 độ, ta sẽ so điểm ảnh trung tâm với điểm ảnh liền trái và liền phải nó. Trƣờng hợp khác nếu hƣớng gradient là 45 độ, ta sẽ so sánh với 2 điểm ảnh hàng xóm là góc trên bên phải và góc dƣới bên trái của điểm ảnh trung tâm. Tƣơng tự cho 2 trƣờng hợp hƣớng gradient còn lại. Kết thúc bƣớc này ta đƣợc một mặt nạ nhị phân. Hình 2.21. Ví dụ lọc bỏ giá trị không phải cực đại - Lọc ngưỡng: xét các điểm ảnh dƣơng trên mặt nạ nhị phân kết quả của bƣớc trƣớc. Nếu giá trị gradient vƣợt ngƣỡng max_val thì điểm ảnh đó chắc chắn là cạnh. Các điểm ảnh có độ lớn gradient nhỏ hơn ngƣỡng min_val sẽ bị loại bỏ. Còn các điểm ảnh nằm trong khoảng 2 ngƣỡng trên sẽ đƣợc xem xét rằng nó có nằm liên kề với những điểm ảnh đƣợc cho là "chắc chắn là cạnh" hay không. Nếu liền kề thì giữ, còn không liền kề bất cứ điểm ảnh cạnh nào thì loại (xem hình 2.22) 61 Hình 2.22. Ví dụ minh họa về ngưỡng lọc 2.6 Tiểu kết chƣơng 2 Quá trình phân tích mối liên hệ giữa thiết bị chụp ảnh và chất lƣợng ảnh đã làm rõ tính khoa học và tiêu biểu của MTF và SNR trong việc thể hiện chất lƣợng ảnh của vệ tinh viễn thám quang học về độ phân giải không gian, độ sắc nét, cung cấp thông tin chuyên đề giá trị. Thông qua hai thông số này đánh giá đƣợc hoạt động của thiết bị chụp ảnh trên vệ tinh trong điều kiện không thể tiếp xúc trực tiếp, hay không có các mô hình mô phỏng hoạt động của thiết bị. Để tính toán SNR, cần dựa trên việc lựa chọn các yếu tố: lựa chọn khu vực để tính toán, thuật toán tính giá trị trung bình và nhiễu, và thời điểm áp dụng. Khu vực để tính toán thƣờng đƣợc chọn là khu vực đồng nhất để đảm bảo mức bức xạ đồng đều; phƣơng pháp tính toán theo độ lệch chuẩn cục bộ vẫn là phƣơng pháp đƣợc lựa chọn áp dụng phổ biến; và thời điểm áp dụng phụ thuộc vào quyết định của đơn vị vận hành vệ tinh. Trong điều kiện hiện nay của Việt Nam còn thiếu phòng thí nghiệm cũng nhƣ các thiết bị nên phƣơng pháp hiệu chỉnh bức xạ qua hai thông số DS, PRNU đƣợc thực hiện gián tiếp qua việc tính toán từ dữ liệu ảnh mức 0 chụp các bãi kiểm định tự nhiên trên thế giới là khu vực Đại Tây Dƣơng, sa mạc Lybia, sa mạc Algeria. Phƣơng pháp đƣợc đề xuất để tính toán SNR phù hợp với điều kiện của Việt Nam là sử dụng cảnh đơn và tính toán theo độ lệch chuẩn cục bộ. Bãi kiểm định tại thành phố Buôn Ma Thuột đƣợc sử dụng để tính toán SNR. Để tính toán MTF, có nhiều phƣơng pháp đƣợc đƣa ra từ việc dựa trên các thuật toán nhƣ độ phân giải kép, hay dựa vào các thiết bị đặc trƣng trên vệ tinh, cho đến sử dụng các bãi kiểm định trên mặt đất; với sự phát triển nhƣ hiện nay, đã xuất hiện một số nghiên cứu tính toán MTF sử dụng phƣơng pháp học máy nhƣng vấn đề còn hạn chế chính là bộ mẫu cần thiết để triển khai rộng rãi phƣơng án này. 62 Phƣơng pháp tính toán MTF đƣợc đề xuất cho điều kiện Việt Nam là phƣơng pháp sử dụng bãi kiểm định dạng cạnh trên cơ sở thực tế bãi kiểm định tại thành phố Buôn Ma Thuột, Đắk Lắk; và sử dụng bãi kiểm định tại Salon de Provence để đánh giá tại thời điểm chƣa có bãi kiểm định của Việt Nam. Trong đó, việc chiết tách cạnh đƣợc thực hiện theo phƣơng pháp Canny thay cho các thuật toán tuyến tính thƣờng đƣợc sử dụng trƣớc đây. Lý do để lựa chọn phƣơng pháp này là: dữ liệu ảnh ngày càng đƣợc mã hóa với mức lƣợng tử lớn hơn, dẫn đến các sai số ngày càng lớn khi chiết tách cạnh bằng các thuật toán tuyến tính; phƣơng pháp Canny sử dụng ƣu điểm của ảnh gradient là làm nổi bật cạnh, sẽ hạn chế đƣợc sai số khi chiết tách cạnh. 63 CHƢƠNG 3: ĐỀ XUẤT QUY TRÌNH ĐÁNH GIÁ CHÂT LƢỢNG ẢNH VIỄN THÁM QUANG HỌC PHÙ HỢP VỚI ĐIỀU KIỆN VIỆT NAM Trên cơ sở tham khảo các quy trình đánh giá các thông số chất lƣợng ảnh đã công bố [4], nghiên cứu sinh đã thay đổi cho phù hợp nhằm đánh giá chất lƣợng ảnh theo các chỉ tiêu kỹ thuật và kết hợp với yêu cầu của ngƣời sử dụng, từ đó đề xuất một quy trình đánh giá chất lƣợng ảnh tổng thể, đáp ứng về cả mặt kỹ thuật cũng nhƣ thực tế sử dụng. Quy trình này đƣợc minh họa cụ thể nhƣ trong hình 3.1 dƣới đây. Hiệu chỉnh bức xạ Đánh giá qua thông số SNR Đánh giá qua thông số MTF Đánh giá theo nhu cầu sử dụng ảnh Dữ liệu ảnh mức 0 Tệp tin hiệu chỉnh hệ thống Hình 3.1. Quy trình đánh giá chất lượng ảnh tổng thể Dữ liệu đầu vào của quá trình hiệu chỉnh bức xạ là dữ liệu ảnh mức 0, sau khi hiệu chỉnh bức xạ sẽ sử dụng dữ liệu mức 1A tại khu vực đồng nhất để đánh giá chất lƣợng ảnh qua thông số SNR. Việc đánh giá thông qua MTF đƣợc thực hiện sau đó với dữ liệu mức 1A tại các bãi kiểm địn