Nghiên cứu phương pháp tăng cường độ tương phản ảnh viễn thám

Các phương pháp tăng cường ảnh dựa trên phân cụm mờ cho ảnh với chất lượng cao hơn rõ rệt so với các phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, các phương pháp này mới chỉ xử lý trên từng kênh ảnh nên không bảo tồn được màu của ảnh sau tăng cường. Bài báo này trình bày một thuật toán tăng cường ảnh mới với sự kết hợp hai mức phân cụm mờ và mô hình hiệu chỉnh mức xám đa kênh có thể khắc phục được các nhược điểm trên.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Nghiên cứu phương pháp tăng cường độ tương phản ảnh viễn thámCông nghệ thông tin & Khoa học máy tính NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP TĂNG CƯỜNG ĐỘ TƯƠNG PHẢN ẢNH VIỄN THÁM Ngô Hoàng Huy1, Nguyễn Tu Trung1*, Nguyễn Văn Thanh2 Tãm tắt: C¸c ph¬ng ph¸p t¨ng cêng ¶nh dùa trªn ph©n côm mê cho ¶nh víi chÊt lîng cao h¬n râ rÖt so víi c¸c ph¬ng ph¸p truyÒn thèng. Tuy nhiªn, c¸c ph¬ng ph¸p nµy míi chØ xö lý trªn tõng kªnh ¶nh nªn kh«ng b¶o tån ®îc mµu cña ¶nh sau t¨ng cêng. Bµi b¸o nµy tr×nh bµy mét thuËt to¸n t¨ng cêng ¶nh míi víi sù kÕt hîp hai møc ph©n côm mê vµ m« h×nh hiÖu chØnh møc x¸m ®a kªnh cã thÓ kh¾c phôc ®îc c¸c nhîc ®iÓm trªn.Tõ khãa: T¨ng cêng ¶nh, Mê hãa, Gi¶i mê, ¶nh viÔn th¸m. 1. më ®Çu ¶nh viÔn th¸m thêng cã kÝch thíc lín vµ ®é ph©n gi¶i cao. Nã còng cã thÓ chøanhiÔu. §Ó khö nhiÔu vµ t¨ng cêng ¶nh chóng ta cÇn sö dông c¸c ph¬ng ph¸p n©ng caochÊt lîng ¶nh. N©ng cao chÊt lîng lµ bíc cÇn thiÕt trong xö lý ¶nh nh»m hoµn thiÖnmét sè ®Æc tÝnh cña ¶nh. N©ng cao chÊt lîng ¶nh gåm hai c«ng ®o¹n kh¸c nhau: t¨ngcêng ¶nh vµ kh«i phôc ¶nh. NhiÔu trong ¶nh viÔn th¸m bao gåm nhiÔu th«ng thênggièng ¶nh mµu vµ c¸c nhiÔu mang tÝnh ®Æc trng nh s¬ng mï, ®¸m m©y, ... Víi c¸cnhiÔu ®Æc thï cÇn cã ph¬ng ph¸p khö nhiÔu ®Æc thï nh ph¬ng ph¸p lo¹i bá s¬ng mï,®¸m m©y sö dông thuËt to¸n Mallat [4]. §èi víi nhiÔu th«ng thêng, chóng ta cã thÓ dïngc¸c ph¬ng ph¸p khö nhiÔu th«ng thêng nh Läc nhiÔu, hay lµm tr¬n ¶nh; T¨ng ®é t¬ngph¶n, ®iÒu chØnh møc x¸m cña ¶nh; Lµm næi biªn ¶nh. NhiÒu ph¬ng ph¸p t¨ng ®é t¬ngph¶n truyÒn thèng ¸p dông tiÕp cËn toµn côc ®Ó t¨ng cêng tÊt c¶ møc ®é s¸ng cña ¶nh [2].Tuy nhiªn, thêng khã ®Ó t¨ng cêng tÊt c¶ c¸c líp phñ ®Êt xuÊt hiÖn trong ¶nh vÖ tinh, bëiv× th«ng tin t¬ng ph¶n côc bé vµ chi tiÕt cã thÓ bÞ mÊt trong c¸c vïng s¸ng vµ tèi [2].Trong [3][8], c¸c t¸c gi¶ ®· kÕt hîp gi÷a thuËt to¸n ph©n côm mê [1] vµ c¸c biÓu thøc ®iÒuchØnh møc x¸m ®Ó t¨ng cêng ®é t¬ng ph¶n cña ¶nh y tÕ. Trong [2], Chen vµ céng sùcòng kÕt hîp gi÷a thuËt to¸n ph©n côm mê vµ mét biÓu thøc ®iÒu chØnh møc x¸m ®Ó t¨ngcêng ®é t¬ng ph¶n cña ¶nh viÔn th¸m. Tuy nhiªn, c¸c ph¬ng ph¸p t¨ng cêng ¶nh dùatrªn ph©n côm mê trong [2], [3] chØ xö lý trªn tõng kªnh ¶nh nªn kh«ng b¶o tån ®îc mµucña ¶nh sau t¨ng cêng. Víi vÊn ®Ò ph©n côm mê, trong [9], c¸c t¸c gi¶ còng ®a ra sos¸nh gi÷a ph©n côm c-means mê vµ thuËt to¸n ph©n côm mê dùa trªn entropy. Trong nghiªn cøu nµy, chóng t«i ®Ò xuÊt mét thuËt to¸n t¨ng cêng ¶nh míi dùa trªnph©n côm mê víi viÖc xö lý ®ång thêi nhiÒu kªnh ¶nh kÕt hîp tÝnh ngìng tù ®éng theotõng côm. C¸c phÇn cßn l¹i cña bµi b¸o nµy ®îc tr×nh bµy nh sau. PhÇn 2 tr×nh bµy thuËt to¸nt¨ng cêng ¶nh viÔn th¸m kÝch thíc lín dùa trªn kÜ thuËt mê. Thö nghiÖm vµ ®¸nh gi¸®îc tr×nh bµy trong phÇn 3. PhÇn 4 lµ kÕt luËn bµi b¸o. 2. thuËt to¸n t¨ng cêng ¶nh viÔn th¸m dùa trªn thuËt to¸n mê T¨ng cêng ¶nh mê dùa trªn viÖc ¸nh x¹ møc x¸m vµo mÆt ph¼ng mê, sö dông hµmbiÕn ®æi thµnh viªn [7]. Môc tiªu lµ ®Ó sinh mét ¶nh cã ®é t¬ng ph¶n cao h¬n ¶nh gèc [3].Trong nh÷ng n¨m gÇn ®©y, mét sè nhµ nghiªn cøu ®· ¸p dông kh¸i niÖm mê ®Ó ph¸t triÓnc¸c thuËt to¸n míi cho viÖc t¨ng cêng ¶nh. Lu ®å thuËt to¸n dùa trªn mê ®îc m« t¶ nhtrong h×nh 1.126 N.H. Huy, N.T. Trung, N.V. Thanh, “Nghiên cứu phương pháp… ảnh viễn thám.”Nghiên cứu khoa học công nghệ 2.1. Mê ho¸ tõng kªnh víi FCM Ph©n côm c-Means mê [1] lµ thuËt to¸n ®îc dïng réng r·i cña ph©n líp mê. Trong khi xem xÐt logic tËp mê, thuËt to¸n ®îc ph¸t triÓn dùa trªn ph©n côm k-Means. Trong thuËt to¸n nµy, mçi ®iÓm ¶nh kh«ng vÒ duy nhÊt côm nµo vµ ®îc biÓu diÔn bëi nhiÒu thµnh viªn cña mçi côm. ThuËt to¸n ph©n côm ®îc thùc hiÖn víi sù tèi u lÆp cña viÖc cùc tiÓu hµm môc tiªu mê (Jm) ®îc ®Þnh nghÜa nh sau [5], [6]. c n m J m    ik  d 2  x k ,Vi  (1) i 1 k 1 trong ®ã: c - sè côm; n - sè pixel cña ¶nh; ...