Tìm hiểu về 2 phương pháp “xử lý hình học ảnh” đang được áp dụng hiện nay

Xử lý hình học ảnh có ý nghĩa quan trọng trong đo đạc trắc địa. Có hai phương pháp xử lý hình học ảnh chính đang được áp dụng hiện nay là: Xử lý hình học ảnh 2 chiều và Xử lý hình học ảnh 3 chiều. Hãy cùng Đất Hợp tìm hiểu chi tiết hơn về hai phương pháp xử lý hình học ảnh này qua bài viết dưới đây.

Mục đích của xử lý hình học ảnh trong đo đạc trắc địa

Xử lý hình học ảnh là quá trình hiệu chỉnh biến dạng hình học của ảnh dựa trên các phương pháp chuyển đổi, sao cho các điểm ảnh tương ứng với vị trí thực của chúng trên mặt đất và phù hợp với hệ tọa độ bản đồ. Kết quả xử lý nhằm loại bỏ sai số nội sai gây ra bởi tính chất hình học của bộ cảm và ngoại sai gây ra bởi vị thế của vật mang và sự thay đổi của địa hình.

Như vậy, sau quá trình xử lý về mặt hình học, ảnh thực tế thu được sẽ không còn bị biến dạng và giống như ảnh lý tưởng được tạo bởi một bộ cảm biến có thiết kế hình học chính xác và được thu nhận trong các điều kiện lý tưởng.

Biến dạng hình học được phân thành một số dạng cơ bản sinh ra do nội sai và ngoại sai, những biến dạng này cần được loại trừ trước khi đưa ảnh vào sử dụng để:

• Xác định tọa độ của các đối tượng (điểm, đường, vùng) hoặc tạo ảnh lập thể.
• Chồng các ảnh với nhau để tích hợp trong xử lý và phân tích ảnh.
• Hiển thị ảnh trong môi trường GIS. Thông thường, để tạo ảnh nền cho các dữ liệu vector trong GIS đòi hỏi ảnh vệ tinh phải được nắn chỉnh theo tọa độ được sử dụng bởi GIS.

Hình 1. Một số biến dạng cơ bản sinh ra do nội sai và ngoại sai (đường đậm nét thể hiện ảnh lý tưởng, đường nhạt cho thấy sự biến dạng của ảnh).

2 phương pháp “xử lý hình học ảnh” đang được áp dụng hiện nay

– Phương pháp xử lý hình học ảnh 2 chiều

Để đơn giản hóa việc xử lý ảnh, chỉ xét trong bối cảnh không có sự thay đổi địa hình đáng kể ở khu vực xử lý, tức là tỷ lệ giữa độ cao mặt đất trên mặt tham chiếu so với độ cao bay chụp trên mặt tham chiếu không vượt quá 1/1000. Ví dụ đối với những ảnh vệ tinh có độ phân giải trung bình, sự thay đổi địa hình chỉ có vài Pixel nên ảnh hưởng không đáng kể đến độ cao mặt đất, xem như mặt đất bằng phẳng để nhập tọa độ cho ảnh vệ tinh.

Vị trí của Pixel trên một ảnh được nhận dạng theo chỉ số i theo hàng và j theo cột, thì mối tương quan giữa hệ tọa độ ảnh và hệ tọa độ bản đồ (x và y) được tính thông qua một hàm chuyển đổi từ (i,j) sang (x,y). Khi các tham số của hàm chuyển đổi được xác định dựa vào các điểm khống chế mặt đất thì tọa độ địa lý của từng Pixel trên ảnh sẽ được xác định.

Ví dụ hàm chuyển đổi là x=3+5i và y=-2+2,5j, tọa độ của Pixel trên ảnh là (5,8) thì tính được tọa độ của Pixel trên bản đồ là (28,18). Ảnh được chuyển đổi hình học gọi là ảnh tham chiếu địa lý, cho phép lưu trữ và cập nhật trên dữ liệu bản đồ thông qua số hóa để chuyển đổi từ Raster sang Vector. Ảnh tham chiếu địa lý đóng vai trò quan trọng trong việc tích hợp xử lý và phân tích dữ liệu GIS và viễn thám.

Hình 2. Mối tương quan giữa hệ tọa độ ảnh và hệ tọa độ trục.

• Kỹ thuật chuyển đổi tọa độ trong phương pháp xử lý hình học ảnh 2 chiều:

Kỹ thuật chuyển đổi tọa độ được áp dụng hiệu quả trong hiệu chỉnh hình học với 3 vấn đề quan trọng cần được xác định:

1. Chọn hàm chuyển đổi:

Hàm chuyển đổi thường là hàm đa thức và được chọn tùy thuộc vào sự biến dạng của ảnh. Sử dụng đa thức bậc 3 là đủ cho việc hiệu chỉnh các loại ảnh vệ tinh, trong một số trường hợp chỉ cần sử dụng đa thức bậc 1. Ví dụ cho việc sử dụng hàm bậc 1 (đòi hỏi 6 tham số được xác định) để chuyển đổi từ (i,j) sang (x,y):

Các đa thức khác được sử dụng trong kỹ thuật chuyển đổi tọa độ:

2. Xác định tham số chuyển đổi:

Xác định các điểm khống chế mặt đất là một phương pháp rất hiệu quả trong kỹ thuật chuyển đổi tọa độ, với GCP là các điểm xuất hiện rõ cả trên ảnh và trên bản đồ địa hình có tỷ lệ thích hợp (giao lộ, giao sông, điểm khống chế tọa độ, v.v.).

Kết quả của việc chọn điểm GCP là một bộ tọa độ điểm liên quan và giải được các đa thức biến đổi (tối thiểu 3 điểm) để xác định giá trị của 6 tham số chuyển đổi từ phương trình (1), với sai số thể hiện chất lượng kết quả chuyển đổi. Việc chọn số điểm và sự phân bố các điểm GCP trên ảnh giữ vai trò quan trọng trong việc nâng cao độ chính xác chuyển đổi.

3. Chọn điểm khống chế (GCP):

Số lượng điểm khống chế được chọn phải nhiều hơn số ẩn số và được phân bố đều trên ảnh (thường ở 4 góc ảnh). Khi tăng số điểm khống chế nhiều hơn số tham số cần xác định và các điểm được chọn phân bố đều trên ảnh thì quá trình chuyển đổi sẽ loại bỏ hoàn toàn biến dạng trên ảnh.

Hình 3. Minh họa độ chính xác tương ứng với số lượng GCP và khu vực phân bố, trong đó chấm tròn thể hiện GCP, dấu X thể hiện điểm kiểm tra và độ lớn biến dạng là phương, chiều, độ dài của đoạn thẳng.

• Kỹ thuật nội suy và tái chia mẫu:

Ảnh sau khi chuyển đổi sẽ có sự thay đổi về vị trí nên giá trị hiển thị của Pixel cần phải được tính toán lại theo giá trị mới. Phương pháp nội suy và tái chia mẫu nhằm xác định giá trị hiển thị của Pixel trên ảnh đã hiệu chỉnh từ các giá trị hiển thị của Pixel trên ảnh gốc. Đây là giai đoạn cuối của quá trình hiệu chỉnh hình học với 2 kỹ thuật cơ bản:

1. Chiếu từ ảnh gốc về ảnh hiệu chỉnh.

2. Chiếu từ ảnh hiệu chỉnh về ảnh gốc.

Hình 4. 2 kỹ thuật tái chia mẫu thường được sử dụng.

Việc nội suy giá trị hiển thị Pixel phụ thuộc hoàn toàn vào vị trí của Pixel sau khi tái chia mẫu với những phương pháp thường được sử dụng:

1. Nearest neighbor: Phương pháp đơn giản và nhanh nhất, đảm bảo loại trừ các giá trị thừa với sai số hình học tối đa là 1/2 pixel, tuy nhiên hình ảnh được tạo thành không được mượt, không tự nhiên và độ tương phản cao.

2. Tuyến tính kép (Bilinear): Nội suy tuyến tính dựa trên 4 Pixel ảnh gốc bao xung quanh vị trí 1 Pixel ảnh hiệu chỉnh, tạo ra ảnh có độ trơn mịn và ít tương phản.

3. Hàm chập bậc ba (Cubic convolution): Nội suy dựa trên 16 Pixel trên ảnh gốc bao xung quanh vị trí của 1 Pixel trên ảnh hiệu chỉnh, tốc độ chậm nhất nhưng cho ra kết quả tốt nhất.

Hình 5. Mô tả 3 phương pháp nội suy.

– Phương pháp xử lý hình học ảnh 3 chiều

Phương pháp này được áp dụng trong việc xử lý ảnh khi có sự ảnh hưởng lớn của địa hình, khi sự thay đổi độ cao địa hình là đáng kể. Có 3 phương pháp thường được áp dụng trong xử lý hình học ảnh 3 chiều:

• Xử lý ảnh đơn: Biện pháp hiệu chỉnh ảnh hưởng do địa hình trong quá trình số hóa đặc trưng của mặt đất từ ảnh hàng không. Kết quả đạt được là những tọa độ (x,y) tương đối chính xác trên ảnh dựa trên việc xây dựng lại vị trí máy ảnh tại thời điểm chụp với mô hình DTM của khu vực chụp ảnh. Phương pháp thực hiện dựa vào có điểm GCP đã biết tọa độ cả trên ảnh và trên bản đồ. Mô hình DTM được xây dựng theo phép chiếu bản đồ và độ cao phải được thể hiện trong một hệ thống tham chiếu đứng tương ứng.
• Tạo ảnh trực giao: Là phương pháp hiệu chỉnh ảnh hưởng do địa hình mặt đất và lưu trữ hình ảnh theo một phép chiếu bản đồ cụ thể. Hiện nay, ảnh trực giao được sử dụng khá phổ biến, để làm nền cho các dữ liệu hoặc được sử dụng để xác định trực tiếp tọa độ vuông góc phẳng của các đối tượng trên ảnh.
• Xử lý ảnh lập thể: Được áp dụng để tách thông tin 3D từ cặp ảnh lập thể, vị trí của đối tượng bất kỳ trên ảnh có thể được xác định bởi tọa vô vuông góc 3 chiều (x, y, z). Bản chất của phương pháp này là thành lập mô hình lập thể của mặt đất và tiến hành số hóa các đối tượng thuộc mô hình lập thể.

Trong điều kiện đo đạc trên nhiều kiểu địa hình phức tạp hiện nay, phương pháp xử lý hình học ảnh 3 chiều được nhiều kỹ sư trắc địa lựa chọn.