Спосіб підвищення спектральної розрізненності багатоспектральних аерокосмічних зображень за допомогою сканування спектральним вікном

Реферат: Спосіб підвищення спектральної розрізненності багатоспектральних аерокосмічних зображень за допомогою сканування спектральним вікном належить до напрямку обробки багатоспектральних зображень, що отримуються аерокосмічними системами дистанційного зондування Землі (ДЗЗ). В кожному елементі вхідного багатоспектрального зображення відновлюється спектр високої розрізненності об'єкта сцени в необхідному спектральному діапазоні за допомогою сканування ковзним спектральним вікном для фільтрації шумів. Використання даного підходу дозволяє значно підвищити спектральну розрізненність багатозональних аерокосмічних зображень та знизити вплив випадкових шумів на достовірність зображення. UA 109210 C2 (12) UA 109210 C2 UA 109210 C2 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Винахід належить до напрямку обробки багатоспектральних зображень, які отримують за допомогою аерокосмічних систем дистанційного зондування Землі (ДЗЗ). Більшість систем ДЗЗ мають декілька спектральних каналів, кількість яких обмежена одиницями. Такі сенсори охоплюють спектральний діапазон від ультрафіолетового до теплового інфрачервоного, і спектральний інтервал каналів складає в середньому 20-50 нм у видимому, 50-100 нм у ближньому інфрачервоному, 100-200 нм у середньому інфрачервоному та близько 1 мкм у тепловому інфрачервоному діапазоні. Іншим типом сенсорів є гіперспектральні системи, які мають десятки спектральних каналів з вузькими (5-10 нм) діапазонами спектральної чутливості. Але через високі енергетичні обмеження гіперспектральні сенсори не дають можливості отримувати багатоспектральні зображення середньої та високої просторової розрізненності. Тому підвищення спектральної розрізненності багатоспектральних аерокосмічних зображень є актуальною задачею. Існує значна кількість апаратних методів підвищення спектральної розрізненності, серед яких використання цифрових спектроаналізаторів для збільшення кількості спектральних каналів [1], використання спеціалізованих трансд'юторів [2], резонаторів Фабрі-Перо [3], застосування оптичних процесорів обробки зареєстрованого випромінювання з метою виявлення тонких спектральних структур [4]. Недоліком апаратного підходу до підвищення спектральної розрізненності цифрових аерокосмічних зображень є необхідність обробки оптичного сигналу безпосередньо при його реєстрації в реальному часі, що значно ускладнює роботу знімальної системи і підвищує її вартість. Натомість існують способи програмної обробки багатоспектральних зображень задля підвищення спектральної розрізненності, одним з яких є спосіб корекції спектральних діапазонів гіперспектральної системи, за допомогою якого одержуються функції спектральної чутливості різних зональних каналів багатозонального аерокосмічного знімка, визначаються значення сигналів пікселів у кожному зональному каналі цифрового зображення та застосовується вказане значення до кожного піксела до кожного зонального каналу [5]. Недоліком даного способу є неможливість отримання додаткових зональних цифрових зображень. Відомий спосіб одержання додаткових зональних зображень багатозонального цифрового аерокосмічного знімка - патент України на винахід UA 75299 - аналог [6], при якому підвищення спектральної розрізненності зображень досягається за рахунок одержання функцій спектральної чутливості каналів, що перекриваються за спектром та визначення функції спектральної чутливості додаткового зонального каналу аерокосмічного знімка. Недоліком цього способу є необхідність взаємного перекриття суміжних спектральних каналів та недостатня точність інтерполяції, яка є наслідком неврахування спектрорадіометричних характеристик об'єктів, які охоплює сцена, що знижує достовірність відтворення додаткових зональних зображень. Також відомий спосіб комплексування цифрових напівтонових телевізійних і тепловізійних зображень - патент Російської Федерації на винахід RU 2451338 - аналог [7], в якому виконують синтезування більш інформативного зображення, що містить елементи зображень однієї і тієї ж сцени, одержаних в різних спектральних діапазонах. Недоліком цього способу є непов'язаність характеристик синтезованого зображення із реальними спектрорадіометричними властивостями об'єктів сцени, що унеможливлює їх подальше фізичне моделювання. Ще один відомий спосіб формування багатозонального зображення підвищеної просторової розрізненності - патент Китаю на винахід CN 1877636 - аналог [8], в якому одержують зональні зображення підвищеної просторової розрізненності шляхом відновлення багатовимірної регресії між оригінальними зональними зображеннями низької просторової розрізненності та опорним панхроматичним зображенням високої просторової розрізненності. Недоліком цього способу є можливість одержувати зональні зображення підвищеної просторової розрізненності лише в тих же самих спектральних діапазонах, що і оригінальні зональні зображення низької просторової розрізненності. Найбільш близьким технічним рішенням до способу, що пропонується є спосіб підвищення спектральної розрізненності багатоспектральних аерокосмічних зображень - патент України на винахід UA 81195 - прототип [9], при якому здійснюється радіометричне калібрування багатоспектрального аерокосмічного зображення із залученням наборів спектрів об'єктів сцени, що відбираються на основі аналізу складу об'єктів сцени із перерахунком відібраних об'єктів сцени до спектральних сигнатур вказаних об'єктів на багатоспектральному аерокосмічному знімку та за набором спектральних сигнатур виконується класифікування спектральних сигнатур 1 UA 109210 C2 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 кожного елемента знімка, тим самим одержується підвищення спектральної розрізненності багатоспектрального знімка. Недоліком прототипу є значна нараженість впливу шумів, завжди присутніх в реальних аерокосмічних зображеннях, що понижує достовірність класифікації об'єктів сцени та спричиняє похибки відновлення додаткового спектрального сигналу. В практиці цифрової обробки відомий спосіб придушення шумів із застосуванням усереднення значень спектра у вікні. Попередньо для радіометрично відкаліброваного багатоспектрального аерокосмічного зображення виконується аналіз об'єктів сцени для визначення коефіцієнтів передавання спектральних каналів сенсора. На основі даного аналізу зі спектральних бібліотек відбираються спектри наявних об'єктів, що перераховуються до спектральних сигнатур даних об'єктів, за якими виконується класифікування об'єктів сцени із розрахунком імовірностей належності даної сигнатури кожному з об'єктів сцени. На основі даного класифікування виконується підвищення спектральної розрізненності багатоспектрального зображення, в основу якого покладено використання ковзного спектрального вікна з попередньо обраними шириною та кроком, що застосовується для фільтрації шумів, і відновлення необхідної кількості спектральних відліків об'єктів сцени у кожній точці зображення, з попереднім врахуванням фізичних (спектральних) характеристик об'єктів сцени із бібліотеки спектрів, що відповідає критерію "новизна" і дозволить усунути недоліки, притаманні прототипу. Необхідну послідовність операцій способу, що пропонується, показано на схемі Фіг. 1. Для наявного багатоспектрального аерокосмічного зображення (1), здійснюється його радіометричне калібрування в основу якого покладено перерахунок власних цифрових значень сенсора у фізичне значення відбитої електромагнітної енергії (2) для визначення коефіцієнтів передавання спектральних каналів сенсора, виконується попередній аналіз складу сцени багатоспектрального аерокосмічного зображення з виділенням окремих об'єктів, що дійсно наявні на даній території (3), за результатами якого з існуючої бібліотеки спектрів (4) відбирається набір електромагнітних спектрів виділених об'єктів сцени (5). Описаним в прототипі способом виконується перерахунок (6) відібраних спектрів об'єктів сцени до спектральних сигнатур вказаних об'єктів на багатоспектральному аерокосмічному знімку. За набором спектральних сигнатур об'єктів сцени проводиться класифікування спектральної сигнатури кожного елемента багатоспектрального аерокосмічного зображення (піксела), за результатами класифікування обчислюються вектор апостеріорних імовірностей належності даної спектральної сигнатури кожному з об'єктів сцени (7), далі на основі спектральних характеристик об'єктів сцени та відповідних апостеріорних імовірностей із застосуванням ковзного вікна із попередньо вибраною на основі спектральної розрізненності спектральних бібліотек шириною та кроком сканування (8) послідовним зміщенням спектрального вікна в межах необхідного спектрального діапазону на вибраний крок розраховуються спектральні відліки в усій ширині вікна, і приписуються центральній довжині хвилі вікна. Цю операцію виконують для кожного з елементів зображення (9) і таким чином в кожному елементі вхідного багатоспектрального зображення формується спектр високої розрізненності об'єкта сцени в необхідному спектральному діапазоні, які в сукупності утворюють вихідне зображення підвищеної спектрадьної розрізненності (10). Вибір ширини спектрального вікна визначається рівнем шумів, що притаманні вимірюванням спектральних сигнатур об'єктів сцени за вхідним багатоспектральним зображенням, а крок зміщення вікна - потрібною спектральною розрізненністю відновлення спектра для вирішуваної задачі, але цей крок не може бути меншим, ніж спектральна розрізненність спектрів, що містяться в робочій бібліотеці. На фіг. 2 продемонстровано можливість відновлення спектральної характеристики рослинності в діапазоні 440-850 нм (а) в одному пікселі п'ятиспектрального каліброваного космічного знімка супутникової системи ДЗЗ RapidEye (б) за викладеним способом. Отже в запропонованому способі запропонована послідовність та умови виконання дій для підвищення спектральної розрізненності багатоспектрального аерокосмічного знімка на основі класифікування спектральних сигнатур об'єктів із скануванням ковзним спектральним вікном, що на відміну від прототипу дозволяє покращити точність одержання спектральних характеристик об'єктів за рахунок фільтрації шумів не для всього вибраного спектрального діапазону, а для кожного його спектрального відліку в межах спектрального діапазону та спектральної розрізненності спектральних бібліотек, що використовувалися. Джерела інформації: 1. Lehmann J.L., Lynсh F. Fully digital spectrum analyzer using time compression and discrete Fourier transform techniques / United States Patent No 3,984,669-October 5, 1976. 2 UA 109210 C2 5 10 15 2. Morawski R.Z., Barwicz Α., Slima M.B., Miekina A. Method of interpreting spectrometric data / United States Patent No 5,991,023-November 23, 1999. 3. Fang L., Yao J., Shi Z., Qiu C., Zhou C. Spectral resolution enhancement method based on Fabry-Perot cavity scanning filtering / China Patent No CN103308168. - 2013-09-18. 4. Barwicz Α., Morawski R.Z., Slima M.B. Apparatus and method for light spectrum measurement / United States Patent No 5,400,265. - March 21, 1995. 5. Block J.C., Davis R.L. Multispectral imaging system and method / United States Patent No 6,480,273. - November 12, 2002. 6. Мосов C.П., Станкевич С.Α., Попов Μ.О., Волошин В.І. Спосіб одержання додаткових зональних зображень багатозонального цифрового аерокосмічного знімка / Патент України на винахід № 75299. - 15.03.2006. 7. Богданов А.П., Костяшкин Л.Н., Морозов А.В., Павлов О.В., Романов Ю.Н., Рязанов А.В. Способ комплексирования цифровых полутоновых телевизионных и тепловизионных изображений / Патент Российской Федерации № 2451338. - 20.05.2012. 8. Tang P. Method for fusion generation of high-resolution multi-spectral image /Patent of China No 1877636. - 13.12.2006. 9. Попов Μ.О., Станкевич С.Α., Козлова А.О. Спосіб підвищення спектральної розрізненності багатоспектральних аерокосмічних зображень / Патент України на винахід № 81195. 10.12.2007. 20 ФОРМУЛА ВИНАХОДУ 25 30 35 40 Спосіб підвищення спектральної розрізненності багатоспектральних аерокосмічних зображень за допомогою сканування спектральним вікном, при якому здійснюють радіометричне калібрування багатоспектрального аерокосмічного зображення, проводять попередній аналіз складу об'єктів сцени, за результатами якого з бібліотеки спектрів відбирають набір спектрів об'єктів сцени, після чого виконують перерахунок відібраних спектрів об'єктів сцени до спектральних сигнатур вказаних об'єктів на багатоспектральному аерокосмічному зображенні, за набором спектральних сигнатур об'єктів сцени проводять класифікування спектральної сигнатури кожного елемента багатоспектрального аерокосмічного зображення, за результатами класифікування обчислюють вектор апостеріорних імовірностей належності даної спектральної сигнатури кожному з об'єктів сцени, далі з використанням бібліотечних спектральних характеристик об'єктів сцени та відповідних апостеріорних імовірностей для довільного спектрального діапазону отримують відліки спектральних сигнатур всіх елементів зображення, та одержують тим самим багатоспектральне аерокосмічне зображення підвищеної спектральної розрізненності, який відрізняється тим, що отримання відліків спектральних сигнатур об′єктів сцени здійснюють за допомогою спектральних бібліотек та виконують в ковзному спектральному вікні з попередньо вибраною шириною та кроком зміщення вікна, які обмежуються лише спектральною розрізненністю спектральної бібліотеки, що використовується. 3 UA 109210 C2 4 UA 109210 C2 Комп’ютерна верстка Л. Ціхановська Державна служба інтелектуальної власності України, вул. Василя Липківського, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут інтелектуальної власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601 5