Loading

Module 1: Acquisition et correction d'images

Notes d'étude
Study Reminders
Support
Text Version

Technique et application de la mosaïque

Set your study reminders

We will email you at these times to remind you to study.
  • Monday

    -

    7am

    +

    Tuesday

    -

    7am

    +

    Wednesday

    -

    7am

    +

    Thursday

    -

    7am

    +

    Friday

    -

    7am

    +

    Saturday

    -

    7am

    +

    Sunday

    -

    7am

    +

Vidéo 1

Bonjour à tous et bienvenue à la discussion sur les techniques de sous-échantillonnage des sous-ensembles et leurs applications dans le cadre de ce cours de télédétection essentiel. Parfois, vous savez que nous sommes confrontés à des problèmes de mosaïque-nique parce que votre domaine d'intérêt peut être couvert par 2, 3 scènes peuvent être 4 ou parfois une grande surface à couvrir et pour que les scènes doivent être plus méchants. Donc, pour un collège, nous disons aussi que cela doit être fait et le but ici est de créer une mosaïque qui n'a pas les schémas ou de créer un schéma moins mosaïque. En général c'est un peu difficile, mais il y a encore des techniques qui sont disponibles dans le traitement d'images numériques et aussi dans les logiciels par lesquels nous pouvons faire de la mosaïque de plusieurs scènes et ensembles de données en 1 image unique. Donc, si nous regardons la définition, il s'agit essentiellement du processus consistant à combiner spatialement des images de permutation en un seul ensemble de données pour produire une image spatialement continue basée sur une fonction d'agrégation. Maintenant cette image spatialement continue signifie ici aussi que nous n'avons pas besoin d'avoir une vue aussi loin que possible. Mais parfois les scènes trop adjacentes peuvent avoir des dates différentes en général elles sont et si le décalage de temps est important entre ces deux scènes adjacentes, il devient très difficile de retirer la scène ou les changements qui sont présents dans 2 images différentes. Mais il n'en reste pas moins que la fusion de quelques temps est également utilisée. Mais la fusion ou la fabrication de mosaïniques amène 2 scènes adjacentes comme dans cette figure, il est montré ici que 2 scènes adjacentes sont ici et que la sortie est créée, mais la sortie est en train d'avoir une scène alors que la scène n'aurait pas dû être là. Mais de toute façon, cette scène peut aussi être enlevée par certaines techniques certaines et annexée ou une mosaïque combinée peut être créée. Lorsque nous voyons les images réelles, il s'agit d'une mosaïque que nous pouvons faire dans un logiciel commercial dont j'ai également discuté en démonstration. 2 exemples de mosaicking 2 scènes bande 2 à bande simple non colorée sont montrés ici, mais les composites de couleur sont aussi des mosaicked comme ça. Donc, la zone commune que vous voyez est celle de la zone commune maintenant ici au cours de la mosaïque il faut déclarer que ce qui devrait être fait avec la zone commune, qu'une moyenne soit prise ou que celui qui a déjà décidé par l'utilisateur comme dans celui-ci, celui qui se trouve dans le fond, peut avoir la connaissance des valeurs de pixels dans cette zone qui est la partie qui se recoupait. Et par exemple sur le côté droit c'est ce que nous voyons en mosaïque et si nous ne voyons pas les bords de cette image alors probablement dans cet exemple particulier cette scène entre 2 scènes ne peut pas être identifiée. Voici un exemple de bonne mosaïque, mais il s'agit essentiellement de l'exemple n'est pas exactement à partir d'images satellitaires mais de photos aériennes 1 et même s'ils auraient été des images satellites, mais s'ils sont un après un autre qui est un que vous connaissez dans le même chemin qui signifie qu'ils représentent la région de la même date, alors la création de mosaïque n'est pas difficile ou surtout une mosaïque transparente. Mais quand 2 images d'orbites différentes sont là et que la différence de temps est là, alors rendre la mosaïque transparente devient peu difficile, mais il y a des façons de minimiser cette scène et nous pouvons en avoir un exemple. Comme ici encore, c'est du même logiciel commercial et diverses images ont été prises ici et une mosaïque transparente est ce que vous voyez sur le côté droit. Donc beaucoup de scènes sont ici, mais leurs scènes ont été minimisées, sauf que si les marges sont là les bords d'une scène une autre est là, alors il devient très difficile de le supprimer. Et sinon il est possible de créer une mosaïque transparente. L'exemple que nous avons pris précédemment à propos de cette couture et de la couture peut être nécessaire que la couture doit toujours être une ligne droite peut aussi être une ligne arbitraire comme ici et ensuite la mosaïque peut aussi être créée. Voici peut-être le meilleur exemple ici de prendre ou de créer une mosaïque de 2 scènes adjacentes qui ont des caractéristiques spectrales différentes qui signifie parce qu'elles appartiennent à 2 dates différentes maintenant comment il peut être fait pour que la technique ici soit la correspondance de l'histogramme et c'est pourquoi quand nous avons commencé à discuter du traitement d'image numérique des données satellitaires. Nous avons commencé avec l'histogramme devient très important dans presque tous les traitements de données de télédétection. Donc ici les histogrammes de toutes ces 3 scènes qui ont des caractéristiques spectrales différentes ont été combinées par technique d'appariement d'histogramme et ensuite vous ne voyez pas de seam entre comme ici vous ne voyez pas de seam ici seam est complètement disparu. C'est ainsi que cette mosaïque peut être créée. Ici l'exemple de 3, mais il peut y avoir 30 scènes la seule chose que l'image de sortie serait de très grande taille en termes de mémoires informatiques de sorte qu'il faut prendre soin de cette partie alors que nous nous dirigeons vers une résolution spatiale plus haute et plus haute. Par conséquent, nos exigences en matière de données ou de traitement des données sont de plus en plus importantes et il faut donc prendre soin de la taille. Sinon, il est possible de créer une mosaïque homogène de scènes variées. Mais plus d'exemples ici est plutôt qu'un histogramme correspondant ici est l'exemple de l'équilibrage des couleurs par l'exclusion des zones qui signifie que les zones communes ont été exclues et ce que nous trouvons que la mosaïque de la corrse a été créée à nouveau en utilisant le même logiciel commercial, mais parfois sur les bords vous voyez que c'est une preuve d'obscurité. Donc probablement cette partie devient difficile à enlever quand même vous savez qu'elle est toujours essayer de réaliser moins vous savez qu'elle est toujours essayer d'obtenir la meilleure sortie possible grâce à différentes techniques de pique-nique. Maintenant et c'est l'exemple du plateau tibétain et ce sont ceux que vous connaissez de la terre assise 8 données ayant 78 scènes et ce que nous voyons si vous ne voyez pas les bords de la frontière alors entre probablement il est très difficile de trouver une scène parce qu'elle a été créée de telle sorte que la scène ne devient pas évidente. Néanmoins, laissez-nous certains endroits en raison de la différence de temps entre les différentes images que vous voyez ici et les coutures sont également visibles sinon, c'est un bon produit silencieux. Qu'il s'agisse de 2 scènes, 10 scènes, 30 scènes ou dans cet exemple 78 scènes mosaïques peuvent être créées dans la mesure du possible la meilleure mosaïque transparente. Cependant, le fait qu'il s'agit d'une terre assise 8 et il y a 3 bandes, ce serait une mosaïque de gigaoctets serait là. Donc, pour gérer cette grande partie des données autrement, techniquement, il est possible de créer une scène de 100 scènes ensemble. L'un des meilleurs exemples de la mosaïque transparente et de l'image ortho-rectifiée qui est disponible pour le globe. Et il a comme dans celui-ci il y a 24 images de 1984 à 1997 du centre de l'Inde autour du pôle nord a été mosaique voir la différence de temps il est plus qu'environ 13 ans de différence de temps, il n'en reste pas moins qu'il s'agit d'une mosaïque transparente complète de 24 scènes et non où vous voyez une scène entre ces images qui sont les 24 images. Il est donc possible que ce soient les 24 images pour qu'il soit possible de créer une mosaïque transparente et que l'on puisse couvrir est un domaine d'intérêt à travers de tels produits.


Vidéo 2

Maintenant, l'un des meilleurs exemples de mosaïque transparente de groupe entier que nous voyons à travers Google Earth comme vous pouvez le voir ici aussi. Bien qu'une fois que vous commencez à l'assumer, ce qui se passe, c'est que des scènes individuelles commencent à apparaître et de grossiers leurs coutures aussi, mais à cette échelle ou encore à l'échelle (()) dans une mesure que nous ne voyons pas du tout une couture. Mais quand les limites de la mer commencent à apparaître alors à cause de la différence de temps entre les coutures adjacentes s'il est grand ou que la différence de saison est là, il est certain que nous observons les coutures même dans la Terre de Google. Il peut y avoir des différences de temps entre leurs différences dans la résolution spatiale, et c'est pourquoi les coutures sont disponibles car les coutures sont sur les lieux sinon nous pouvons avoir des données complètement transparentes et ceci est l'un des exemples de (()) échelle globale. Une autre étape importante que nous devons prendre à de nombreuses reprises avec les données satellitaires ou dans le traitement d'images numériques est de créer un sous-ensemble d'une image qui signifie extraire notre propre domaine d'intérêt dans cet exemple que l'image que nous avons vu de la région de Nagpur qui est la terre set TM et ETM 24 scène de la même image est ici. Mais cette partie de cette image a été extraite un sous-ensemble a été créé et c'est ce que vous voyez ici sur le côté droit, donc parce que ma zone d'intérêt peut tomber dans cette zone rouge ou rouge rectangle et je n'ai pas besoin d'avoir sur mon disque dur ou dans la base de données toute la mosaïque qui est évidemment un très grand ensemble de données. Il est donc possible de créer un sous-ensemble ou d'extraire les données ou la sous-scène à partir d'une grande mosaïque ou grande scène également. Tant de fois nous avons besoin de faire une telle démarche pour tout d'abord réduire le traitement inutile dans le traitement d'image numérique et bien que cela quelque part à l'arrière du système, nous en faisons la mosaïque complète, mais pour un traitement plus approfondi avec les autres ensembles de données, nous pouvons créer un sous-ensemble. Et créer un sous-ensemble n'est pas difficile du tout dans ce sous-ensemble d'exemples a été créé à l'aide d'un rectangle, mais une ligne arbitraire comme un sous-ensemble de sous-ensemble d'eau de sous-ensemble de frontière politique et de niveau de district ou d'état peut aussi être créée sans grand problème. Donc seule chose que vous avez besoin d'une limite de polygone comme ici une limite de polygone a été choisie qui est un rectangle rouge rectangle est montré et on peut avoir d'autres frontières mais il doit être un polygone et puis l'extraction est possible de créer un sous-ensemble d'une image est facilement possible. Maintenant le troisième sujet de cette discussion porte sur le sous-échantillonnage d'images que vous savez qu'il n'est pas possible d'inverser n'est pas possible ce que je veux dire ici, c'est que si je sais que vous connaissez des données de télédétection à résolution grossier une fois qu'il a été acquis dire à 80 mètres de résolution, alors il n'est pas possible par des techniques de calcul ou basées sur l'AIU ou d'autres techniques pour créer une image à dire 10 mètres de résolution. Mais l'inverse est possible inverse signifie que le sous-échantillonnage peut être fait et nous pouvons créer une image à une image qui a été acquise par le capteur 10 mètres de résolution spatiale peut être un sous-ensemble ou peut être sous-échantillonné à 80 mètres de résolution comme montré ici. Donc, l'idée de sous-échantillonnage d'un sous-échantillonnage d'image consiste essentiellement à réduire le nombre de pixels d'une image qui est à jeter toutes les autres lignes et colonnes pour créer une image de taille réduite. Parfois, dans certaines applications, parce que lorsque nous utilisons plusieurs ensembles de données, tous les ensembles de données peuvent ne pas avoir la même résolution spatiale. Nous pouvons donc décider que certains ensembles de données qui ont la haute résolution spatiale devraient être réduit à cette résolution particulière disent que nous décisommes de la résolution de 80 mètres. Donc, l'image d'entrée de 10 mètres doit être réduite à 80 mètres mais inverse, comme j'ai dit que l'image de résolution de 80 mètres ne peut pas être améliorée à 10 mètres de résolution. Donc le sous-échantillonnage est définitivement possible et cela se fait parfois dans certaines circonstances spatiales, de telles mesures sont prises dans le traitement d'images numériques pour réduire. Donc la réduction est par vous connaissez la réduction du nombre de pixels à la fois dans les deux sens qui est en ligne et dans la colonne et en créant une image de sous-échantillonnage comme exemple ici que dans nous pouvons utiliser une image de résolution spatiale de 10 mètres. D'abord il peut être réduit à 30 mètres de résolution seulement 10 mètres c'est laissez-moi vous rappeler que ce n'est pas la compression de données. La compression des données est différente, bien que lorsque nous réduisons la résolution spatiale de cette image comme dans cet exemple, il y aura certainement moins d'espace requis pour la résolution de 80 mètres par rapport à 10 mètres et peut être juste 1 huitième de l'image d'origine. Par conséquent, supposons que l'image d'origine soit de 8 mégaoctet, alors cette image de résolution de 80 mètres peut ne nécessiter que 1 mégaoctet d'image, mais ce n'est pas toutes des techniques de compression. Les techniques de compression sont différentes et nous aurons un traitement et une discussion complètement séparés sur les techniques de compression des images satellitaires. Mais ici il s'agit d'un sous-échantillonnage de sorte que cela amène à la fin de cette brève discussion sur 3 choses un est à propos de mosaicking d'images de nombreuses images plusieurs images multiples à partir de 2 à 200 il est possible et aussi de créer un sous-ensemble d'images et enfin nous discutons du sous-échantillonnage il s'agit de mosaicking est une technique très courante de traitement d'image numérique. Comme je l'ai déjà mentionné, en raison de plusieurs fois que notre domaine d'intérêt peut tomber dans 2, 3, 10, 15, il dépend des images de résolution que vous utilisez et de la taille de votre zone d'intérêt. Il faut donc être très prudent en faisant des mosaïques parfois aussi nous avons déjà des mosaïques disponibles nous voulons créer un sous-ensemble une petite zone parce que mon domaine d'intérêt peut être plus petit que ces techniques également applicables. Donc un sous-ensemble est un peu vous pouvez appeler comme une technique inverse de la mousse et, enfin, nous avons discuté de la technique de l'échantillonnage. Il y a un autre mot qui est utilisé dans le traitement d'images numériques que nous avons discuté lors de la géoréférencement qui est appelé le rééchantillonnage. Il ne faut donc pas confondre le rééchantillonnage. Le rééchantillonnage est effectué pour déterminer la nouvelle valeur de pixel dans une grille cible qui est la dernière étape de la géolocalisation, mais le sous-échantillonnage est complètement différent. Il ne faut donc pas confondre ces mots pour que le sous-échantillonnage soit différent. Ce qui amène à la fin de cette discussion, merci beaucoup.