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Module 1: Adquisición y corrección de imágenes

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Técnica y aplicación de Mosaicking

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Vídeo 1

Hola a todos y bienvenidos a la discusión sobre técnicas de submuestreo de subconjunto de mosaicking y sus aplicaciones bajo este curso de esenciales de detección remota. A veces sabes que nos enfrentamos a un problema de que conoces el mosaicking porque tu área de interés podría estar cubierta por 2, 3 escenas pueden ser 4 o a veces un área grande como para ser cubierta y para que las escenas tienen que ser mosaicadas. Así que para un colegio también decimos que hay que hacer y el propósito aquí es crear un mosaico que no tiene los esquemas o crear un esquema menos mosaico. Por lo general es bastante difícil pero todavía hay técnicas que están disponibles en el procesamiento de imágenes digitales y también en el software por el que podemos hacer mosaico de varias escenas y conjuntos de datos en 1 imagen única. Así que si miramos la definición que básicamente se refiere al proceso de combinar espacialmente sobre las imágenes de las imágenes en un solo conjunto de datos para producir una imagen continua espacialmente basada en una función de agregación. Ahora esta imagen espacialmente continua significa aquí también que necesitamos no tener un visto lo más lejos posible. Pero a veces las escenas demasiado adyacentes pueden tener diferentes fechas generalmente son y si la brecha de tiempo es grande entre estas dos escenas adyacentes entonces se vuelve muy difícil eliminar la escena o los cambios que están presentes en 2 imágenes diferentes. Pero también se utiliza también la fusión de una palabra de tiempo. Pero la fusión o la fabricación de mosaicking está trayendo 2 escenas adyacentes como en esta figura se muestra aquí que 2 escenas adyacentes están aquí y luego se crea la salida, pero la producción actualmente está teniendo una escena mientras que la escena no debería haber estado allí. Pero de todos modos esa escena también puede ser eliminada por ciertas técnicas de cierta manera y añadido o un mosaico combinado puede ser creado. Cuando vemos las imágenes reales entonces este es un mosaico que podemos hacer en un software comercial que he estado discutiendo en demostración también. 2 ejemplos de mosaicking 2 escenas banda 2 a simple banda no de color uno se muestran aquí, pero los compuestos de color también son mosaicados como este. Así que el área común que usted está viendo es esta el área común ahora aquí durante el mosaicking tiene que ser declarado que lo que se debe hacer con el área común si se debe tomar un promedio o quien está teniendo que usted decide por o decidido por el usuario como en este el que está en la parte inferior puede tener el usted sabe los valores de pixel en esa área que es la parte traslapante. Y por ejemplo en el lado derecho esto es lo que estamos viendo en mosaico y si no vemos los bordes de esta imagen entonces probablemente en este ejemplo particular esta escena entre 2 escenas no puede ser identificada. Así que este es un ejemplo de un buen mosaico, pero estos son básicamente el ejemplo no es exactamente de imágenes de satélite, sino de fotografías aéreas 1 e incluso si hubieran sido imágenes de satélite, pero si son uno después de otro que es un usted sabe en el mismo camino que significa que están representando el área de la misma fecha entonces crear mosaico no es difícil o especialmente mosaico sin fisuras. Pero cuando hay 2 imágenes de órbitas diferentes y la diferencia de tiempo está ahí, entonces hacer un mosaico sin fisuras se vuelve poco difícil, pero hay maneras de minimizar esa escena y podemos tener tal ejemplo. Como aquí de nuevo esto es del mismo software comercial y varias imágenes han sido tomadas aquí y el mosaico sin fisuras es lo que se ve en el lado derecho. Tantas escenas están aquí pero sus escenas han sido minimizadas excepto que fueron los márgenes están ahí los bordes de una escena un otro es allí entonces es que se hace muy difícil eliminar ese. Y de lo contrario es posible crear un mosaico sin fisuras. El ejemplo que antes hemos tomado sobre esto la costura y la costura puede ser necesario que la costura debe ser siempre una línea recta también puede ser la línea arbitraria como aquí y entonces el mosaico también puede ser creado. Aquí está el tal vez el mejor ejemplo aquí de tomar o crear mosaico de 2 escenas adyacentes que están teniendo diferentes características espectrales que significa porque son pertenecen a 2 fechas diferentes ahora cómo se puede hacer así que la técnica aquí es la coincidencia del histograma y es por eso que cuando empezamos a discutir el procesamiento de imágenes digitales de datos de satélite. Empezamos con el histograma se vuelve muy importante en casi todo el procesamiento de datos de detección remota. Así que aquí los histogramas de todas estas 3 escenas que están teniendo características espectral características diferentes han sido combinados por la técnica de juego de histograma y entonces usted no ve ninguna costura en medio como aquí usted no ve ninguna costura aquí la costura se ha ido completamente. Así que de esa manera este mosaico puede ser creado. Aquí el ejemplo de 3 pero puede haber 30 escenas lo único que la imagen de salida sería de tamaño muy grande en términos de memorias de computadora por lo que uno tiene que cuidar de esa parte, ya que estamos avanzando hacia una mayor y más alta resolución espacial. Y por lo tanto nuestros requisitos de datos o el manejo de los requisitos de manejo de datos se está volviendo muy grande y por lo tanto uno tiene que cuidar del tamaño. De lo contrario es posible crear un mosaico sin fisuras de varias escenas. Pero más ejemplos aquí es en lugar de igualar histograma aquí es el ejemplo de equilibrio de color excluyendo áreas que significa que las áreas comunes han sido excluidos y lo que encontramos que el mosaico de corrse ha sido creado de nuevo utilizando el mismo software comercial, pero a veces en los bordes que usted está viendo es una muestra de oscuridad. Así que probablemente esa parte se vuelve difícil de eliminar, no obstante usted sabe que siempre es tratar de lograr menos que usted sabe que siempre es tratar de lograr la mejor salida posible a través de diferentes técnicas de mosaicking. Ahora y este es el ejemplo de la Meseta Tibetana y estos son los que saben de tierra se sentaron 8 datos que tienen 78 escenas y lo que estamos viendo si usted no ve los bordes de la frontera entonces en entre probablemente es muy difícil encontrar una escena porque se ha creado de tal manera que la escena no se vuelve obvia. No obstante, déjanos algunos lugares debido a la diferencia de tiempo entre las diferentes imágenes que ves aquí y las costuras también son visibles de lo contrario es un buen producto tranquilo. Así que si se trata de un 2 escenas, 10 escenas, 30 escenas o en este ejemplo 78 mosaicos de escenas se pueden crear hasta el momento es posible el mejor mosaico sin costuras. Sin embargo el ver esto es una tierra sentado 8 y hay 3 bandas sería un mosaico de muchos gigabyte estaría allí. Por lo tanto, uno de ellos para manejar que gran parte de los datos de otra manera técnicamente es posible crear una escena de 100 escenas juntas. Uno de los mejores ejemplos de mosaico sin fisuras y la imagen orto-rectificada que está disponible para el mundo. Y tiene como en este hay 24 imágenes de entre 1984 a 1997 de la India central alrededor del polo norte ha sido mosaenged ver la diferencia de tiempo que es más de 13 años de diferencia de tiempo está allí, no obstante, es este es un completo mosaico sin fisuras de 24 escenas y no donde se ve ninguna escena entre estas imágenes que son las 24 imágenes. Así que es posible que son las 24 imágenes por lo que es posible crear un mosaico sin fisuras y uno puede cubrir es el área de interés a través de tales productos.


Vídeo 2

Ahora uno de los mejores ejemplos de mosaico sin fisuras de todo el grupo que vemos a través de Google tierra como se puede ver aquí también. Aunque una vez que empiezas a asumirlo, entonces lo que sucede es que las escenas individuales comienzan a aparecer y de gruesas sus costuras también, pero a estas escalas o incluso más (()) escala en una medida que no vemos una costura en absoluto. Pero cuando el límite individual de la costura comienza a aparecer entonces debido a la diferencia de tiempo entre las costuras adyacentes si es grande o la diferencia de la temporada es entonces definitivamente observamos las costuras incluso en la tierra de Google. Podría haber tiempo diferente de su podría ser la diferencia en la resolución espacial también y es por eso que las costuras están disponibles como costuras son escena de lo contrario podemos tener un datos completamente sin fisuras y este es uno de los ejemplos de (()) escala global. Ahora otro paso importante que tenemos que tomar muchas veces con los datos del satélite o en el procesamiento de la imagen digital es crear un subconjunto de una imagen que significa extraer nuestro propio área de interés en este ejemplo que la imagen que hemos estado viendo del área de Nagpur que es la tierra establecida TM y ETM 24 escena de la misma imagen está aquí. Pero esta parte de esa imagen ha sido extraída un subconjunto ha sido creado y esto es lo que usted está viendo aquí en el lado derecho así porque mi área de interés puede caer dentro de este dentro de esta caja roja o rectángulo rojo y no necesito tener en mi disco duro o en la base de datos todo el mosaico que es obviamente muy grande conjunto de datos. Así que entonces es posible crear un subconjunto o extraer los datos o la sub escena del gran mosaico o gran escena también. Así que muchas veces tenemos que hacer un tal paso a primero de todo para reducir el procesamiento innecesario en durante el procesamiento de la imagen digital y aunque esto en algún lugar en la parte posterior del sistema lo hacemos el mosaico completo de la escena pero para el procesamiento adicional junto con los otros conjuntos de datos podemos crear un subconjunto. Y crear subconjunto no es difícil en absoluto en este subconjunto de ejemplos se ha creado utilizando un rectángulo, pero una línea arbitraria como un subconjunto de conjunto de conjuntos de agua de límite político y nivel de distrito o nivel de estado también se puede crear sin mucho problema. Así que sólo lo que requiere un límite de polígono como aquí se ha elegido un límite de polígono que es rectángulo rojo rectángulo se muestra y uno puede tener algunos otros límites, pero tiene que ser un polígono y luego la extracción es posible crear un subconjunto de una imagen es fácilmente posible. Ahora el tercer tema de esta discusión es sobre el submuestreo de imágenes que usted sabe que no es posible invertir no es posible lo que quiero decir aquí es que si estoy teniendo usted conoce la resolución gruesa datos de detección remota una vez que se ha adquirido decir a 80 metros de resolución entonces no es posible por ninguna técnica de cálculo o basado en AIU u otras técnicas para crear una imagen en la resolución de 10 metros. Pero el reverso es posible inversa significa que el submuestreo se puede hacer y podemos crear una imagen a una imagen que ha sido adquirida por el sensor de 10 metros de resolución espacial puede ser subconjunto o puede ser submuestreado a 80 metros de resolución como se muestra aquí. Por lo tanto, básicamente la idea de submuestreo de un submuestreo de imágenes es básicamente reducir el número de píxeles de una imagen que se tira cada otra fila y columna para crear una imagen de tamaño reducido. A veces en algunas aplicaciones porque cuando estamos utilizando conjuntos de datos múltiples todos los conjuntos de datos pueden no tener la misma resolución espacial. Por lo tanto, podemos decidir que algunos datos que están teniendo la alta resolución espacial deben reducirse a esa resolución en particular, digamos que decidimos una resolución de 80 metros. Por lo que la imagen de entrada de 10 metros tiene que reducirse a 80 metros, pero al revés, como he dicho, la imagen de resolución de 80 metros no puede mejorarse a una resolución de 10 metros. Así que el submuestreo es definitivamente posible y esto se hace a veces en algunas circunstancias espaciales tales pasos se toman en el procesamiento de imágenes digitales para reducir. Así que la reducción es por usted sabe la reducción del número de píxeles tanto en la dirección que está en la fila y la columna y la creación de una imagen de submuestreo como ejemplo aquí que en nosotros podemos utilizar la imagen de resolución espacial de 10 metros. Primero se puede reducir a 30 metros de resolución de sólo 10 metros esto es déjenme recordar que esto no es compresión de datos. La compresión de datos es algo diferente, aunque cuando reducimos la resolución espacial de esta imagen, como en este ejemplo, definitivamente habrá menos espacio para la resolución de 80 metros en comparación con 10 metros y puede ser sólo 1 octavo de la imagen original. Así que supongamos que la imagen original era de 8 megabyte entonces esta imagen de resolución de 80 metros puede ser puede requerir sólo 1 megabyte de imagen sin embargo esto no es todas las técnicas de compresión. Las técnicas de compresión son diferentes y tendremos un tratamiento y discusión completamente separados sobre las técnicas de compresión de imágenes satelitales. Pero aquí es submuestreo así que esto lleva al final de esta breve discusión sobre 3 cosas una es sobre el mosaicking de imágenes muchas imágenes múltiples imágenes de inicio de 2 a 200 es posible y también la creación de un subconjunto de imágenes y también finalmente discutimos sobre submuestreo estos son mosaicking es técnica de procesamiento de imagen digital muy común. Como ya he mencionado que debido a varias veces nuestra área de interés puede caer en 2, 3, 10, 15 ver que depende de qué imágenes de resolución que está utilizando y qué clase de lo grande que es su área de interés. Así que uno tiene que ser muy cuidadoso mientras que hacer mosaicos a veces también estamos teniendo ya mosaicos disponibles queremos crear un subconjunto de un área pequeña porque mi área de interés puede ser más pequeño entonces esas técnicas también aplicables. Así que el subconjunto es básicamente usted puede llamar como una técnica inversa de mosaicking y por último hemos discutido acerca de la técnica de muestreo. Hay otra palabra que se utiliza en el procesamiento de imágenes digitales que discutimos durante la georreferenciación que se llama resampling. Por lo tanto, no se debe confundir con resampling. El remuestreo se realiza para averiguar el nuevo valor de píxel en una cuadrícula de destino que es el último paso de la georreferenciación, pero el submuestreo es completamente diferente. Por lo tanto, no se debe confundir con estas palabras, por lo que el submuestreo es diferente. Así que esto lleva al final de esta discusión muchas gracias.