Távérzékelés Távérzékelt felvételek értelmezése (EENAFOTOTV, ETNATAVERV)
Erdőmérnöki szak, Környezettudós szak Király Géza NyME, Erdőmérnöki Kar Geomatikai, Erdőfeltárási és Vízgazdálkodási Intézet Földmérési és Távérzékelési Tanszék
Képi információk Minőségi
Alak Textúra Szín Kontextus
Mennyiségi Hely, irány, nagyság Szín, textúra Kontextus
Követelmények Az eredmény geometriai pontossága megfelelő legyen. Az eredmény tematikusan pontos legyen. A kiértékelési módszer megbízható és kiterjeszthető legyen (más területen, időpontban megismételve hasonlóan pontos eredményt kapjunk). A tematikus térképhez kapcsolt numerikus adatok megbízhatóak legyenek. A kiértékelés megfelelően gyors, gazdaságos, objektív és ismételhető legyen.
Értelmezés típusai Analóg értelmezés Kvalitatív
Digitális képfeldolgozás Kvantitatív
Szeteroszkópikus szemlélés Egyszerű eszközök Ismeretek
3-nál többsávos felvételek megismételhető Eredmények további felhasználása
Analóg értelmezés Kiértékelő végzi műszerrel Kiértékelő szaktudása Szubjektív Analóg mérőértelmezés Egyszerűbb mérések: hossz, terület, denzitás, magasságkülönbség, stb.
Kiértékelés során figyelembe vesszük
a kép teljes információtartalma, a kiértékelő szakismeretei, szaktudása, a kiértékelő tapasztalatai, tárgyismerete, a kiértékelő helyismerete, egyéb forrásokból származó kiegészítő információk (pl. meglevő tematikus térképek, adatok, szakirodalom).
Alkalmazott műszerekkel szembeni követelmények képek szemlélése folyamatosan változtatható nagyítás mellett, képpárok sztereoszkópikus vizsgálata, parallaxismérés, fényképvázlat készítése, képtartalom átazonosítása térképre, különböző érzékelőkkel vagy időpontokban készített képek összevetítése, denzitometrálás, egyszerű mérések képeken, képpárokon.
Wild Aviopret APT-1 Max. 23x23 cm-es képpárok szemlélésére alkalmas zoomsztereoszkóp megvilágítás ráeső és áteső fényben, Zoom nagyítás 3,1-15-szoros értékig, harántparallaxisok a szemlélő karok forgatásával kiküszöbölhetők, a műszerhez vitaokulár csatlakoztatható, bázisirányú parallaxisok ±0,2 mm középhibával történő mérésére alkalmas sztereomikrométerrel rendelkezik, a kiértékelés vázlata kirajzolható, a Semiphotomat MPS 15/11 fényképező berendezéssel képkivágatok kifényképezésére alkalmas.
Egyszerűbb mérések
Denzitométerek Mérőék Planiméter-raszter fólia Záródást-becslő sablon
Mérőék
Planiméter-raszter fólia
Záródást-becslő sablon
Képi információk képi denzitáskülönbségek, textúra, finomszerkezet, képen felismerhető formák és mintázat, sztereó képpárokon felismerhető alak és struktúra, sztereó képpárok áttekintő vizsgálatával tanulmányozható a táj, tájstruktúra, az objektumok térbeli elrendezése, többsávos, színes felvételeken tanulmányozhatók az objektumok spektrális jegyei, különböző időpontban készült felvételek összehasonlításával a változások felismerhetők, a vegetáció különféle fenológiai fázisaiban (tavasz, nyár, ősz) készült felvételek a textúrában, formában és mintázatban jellegzetes különbségeket mutatnak.
Interpretációs kulcsok Mintakulcsok Kiküszöbölő kulcsok
Mintakulcs vízhálózat értelmezéséhez
Kiküszöbölő kulcsok
Munkafolyamat
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képfeldolgozás Objektumok felismerése Az objektumok leírása feltételezi felismerésüket. Ehhez tudnunk kell, hogy az egyes objektumok mit jelentenek. Tulajdonságok: Radiometria: Geometria: Reflexiós Hely tulajdonságok Textúra Tájékozás Nagyság Alak
x, y, z
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képfeldolgozás Objektumok felismerése Az objektumok leírása feltételezi felismerésüket. Ehhez tudnunk kell, hogy az egyes objektumok mit jelentenek. Relációk (kapcsolatok): Szomszédsági viszonyok: topológiai geometriai Geometriai relációk: párhuzamosság Funkcionális relációk: Ház/utca kapcsolat
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képfeldolgozás Objektumok felismerése Az objektumok leírása feltételezi felismerésüket. Ehhez tudnunk kell, hogy az egyes objektumok mit jelentenek. Környezeti összefüggés (kontextus): Gyakran csak az objektum környezete (kontextus) alapján derül ki, milyen objektumról van szó. Elsősorban akkor fordul elő, ha a képi információk gyengék.
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képfeldolgozás Objektumok felismerése
Ideális esetben a felismerési folyamat a következő: Objektumok kiválasztása képi tulajdonságaik és relációik alapján Tulajdonságok és relációk összehasonlítása az ideális esettel (modellel) Problémák: A 3D tér 2D síkra történő leképzésekor információk vesznek el Egyidejűleg nem objektumokat, hanem objektumrészeket vagy több objektumot választunk ki Környezetünk komplexitása miatt rendkívül időigényes a létező objektumok és a közöttük lévő relációk modellezése Végrehajtás: három lépésben – előfeldolgozás, szegmentálás, felismerés Eljárások : bottom up, top down
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képfeldolgozás Objektumok felismerése: végrehajtás
Előfeldolgozás Kép > Kép
Alsó szint
Előfeldolgozás (alsó szint > bemenet: kép; kimenet: kép) Képjavítás (vizuális képminőség; pld. kontrasztjavítás, LUT megváltoztatása) (LUT = look up table, az egyes cellaértékekhez tartozó színkomponensek táblázata) Képhelyreállítás (fizikai képminőség; pld. zajok megszüntetése)
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képfeldolgozás Objektumok felismerése: végrehajtás
Szegmentálás Kép > Ismertető jegy
Középső szint
Előfeldolgozás Kép > Kép
Alsó szint
Szegmentálás (középső szint > bemenet: kép; kimenet: ismertető jegy) A pixelek halmazát a képsíkot hézagmentesen kitöltő nem üres zónák átfedés mentes halmazává alakítjuk. A zónák létrehozásának feltétele pld. az azonos színérték, vagy az azonos textúra Az ismertetőjegyek lehetnek: felületszerű zónáknál pld. kontúrok vonalszerű zónáknál pld. tengelyek
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képfeldolgozás Objektumok felismerése: végrehajtás
Felismerés Ismertető jegy > Objektum Szegmentálás Ház Kép > Ismertető jegy Előfeldolgozás Kép > Kép
Felső szint Középső szint Alsó szint
Felismerés (felső szint > bemenet: ismertető jegy; kimenet: objektum) Az objektumok ismertetőjegyeinek egymáshoz rendelése az objektumok tulajdonságainak és relációinak ismeretét igényli Példa: egy felület kontúrja a „ház” jelentést kapja, ha egy meghatározott hosszat nem lép túl és derékszöget bezáró egyenesek határolják.
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képfeldolgozás
Bottom-up (módszer)
Top-down (ismeret)
Objektumok felismerése: eljárás
Felismerés Ismertető jegy > Objektum
Felső szint
Szegmentálás Kép > Ismertető jegy
Középső szint
Előfeldolgozás Kép > Kép
Alsó szint
Bottom-up (adatok; módszerek) Az adatokból (képekből) kiindulva, az objektumokat „módszerek” segítségével kíséreljük meg felismerni Top-down : (modellek; ismeretek) Ismereteink szerinti modellelképzelésből kiindulva, az adatokban keressük a jelenséget, vagy annak részeit. Kombinált eljárás: A bottom-up és a top-down eljárások váltogatása (mikor váltsunk?)
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képfeldolgozás Objektumok felismerése: példa (Price és Huertas 1992; DélKaliforniai Egyetem, Los Angeles) Keressük: felszálló pályák (runways)
A repülőtér intenzitásképe
Vonalszegmense k
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képfeldolgozás Objektumok felismerése: példa (Price és Huertas 1992; DélKaliforniai Egyetem, Los Angeles) Keressük: felszálló pályák (runways)
Kiválasztás
Felszállópályák
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képek egymáshoz rendelése Bevezetés A fotogrammetria fontos problémája: Azonos (homológ) pontok felkeresése két vagy több képen. Automatikus megoldás: digitális képek egymáshoz rendelése.
Létrehozás: → Pszichológia (az emberi látás elmélete) → Computer Vision (alakfelismerés, digitális képfeldolgozás) → Fotogrammetria
Alkalmazások (példák): → Pont- és felületmeghatározás → Időbeli változások megismerése → Minőségellenőrzés
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képek egymáshoz rendelése Bevezetés Követelmények (alkalmazástól függően): → → → → →
Pontosság Megbízhatóság Sokoldalúság (képméretarány, szükséges előismeretek, …) Gyorsaság Konvergencia tulajdonságok
Problémák → Elméleti jellegű: az emberi látásérzékelés átfogó elméletének hiánya → Gyakorlati jellegű: → → → → → →
Diszkontinuitások (terep, házak) Felszínborítás Eltérő megvilágítás Reflexiós tulajdonságok Visszatérő textúra (félig) átlátszó felületek
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képek egymáshoz rendelése Módszerek áttekintése Egymáshoz rendelés felületek szerint: a képet kétdimenziós jelnek tekintjük → keresztkorreláció → legkisebb négyzetek alkalmazása
Egymáshoz rendelés ismertető jegyek szerint: ismertető jegyek és attribútumaik (pld. szürkeség, hossz, méret) kiválasztása → Jellemző pontok (pld. a képfüggvény lokális minimuma/maximuma) → Jellemző vonalak (pld. szürkeségi érték-élek) → Jellemző felületek (pld. hasonló szürkeségi értékű felületek)
Relációs egymáshoz rendelés: az attribútumokhoz az ismertető jegyek közötti, egymáshoz rendelhető relációk (összefüggések, pld. „párhuzamos”, stb.) kiválasztása
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képek egymáshoz rendelése Keresztkorreláció Korrelációs együttható: Referenciamátrix (mintamátrix, template) mozgatása pixelről pixelre egy keresőmátrix g fölött. i, j − g ⋅ g i, j − g
[( ( ) )] [( ( ) )] ∑∑ r =pozícióban korrelációs együttható számítása. Minden ( [ ( g ( i , j ) − g ) ] ) ⋅ ( [ ( g ( i , j ) − g ) ] ) ∑∑ ∑∑ Maximális korrelációs együttható: legjobb egymáshoz rendelés r
r
k
k
2
r
r
2
k
k
g r (i, j ) − a referenciamátrix i,j elemének intenzitás értéke referenciamátrix
g r − a referenciamátrix átlagos intenzitás értéke g k (i, j ) − a keresőeres ix i,j eleménekkeresőmátrix intenzitás értéke g k − a keresőeres ix átlagos intenzitás értéke
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képek egymáshoz rendelése Legkisebb négyzetek alkalmazása
O’’’
O’
A képek egymáshoz rendelése geometriai és radiometriai transzformációra terjeszthető ki. Különösen alkalmasak a lokális P’ affin O’’ transzformációk, amelyeknél a felvételi irány és a terep dőlése P’’’ miatti P’’ torzulások jól modellezhetők. A kép- és a tárgykoordináták a kollinearitási egyenleteken keresztül hozhatók kapcsolatba.
Előny: jobb modellezhetőség - több alkalmazási terület - nagyobb pontosság
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képek egymáshoz rendelése Legkisebb négyzetek alkalmazása y’ y’’ - Egyes pontok egymáshoz rendelése A referenciamátrixot geometriai és radiometriai y’’ transzformációval y’ keresőmátrix-szá alakítják. Számítás: a közvetett mérések kiegyenlítése szerint: Mérési eredmények: Intenzitáskülönbségek Ismeretlenek: x’ Transzformációs paraméterek
x’’
- Több pont egymáshoz rendelése mTárgypont intenzitású pixel közvetlen helyreállítása Felület közvetlen helyreállítása x’ Referenciamátrix
s intenzitású pixel x’’ Keresőmátrix
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képek egymáshoz rendelése Egymáshoz rendelés ismertető jegyek szerint Az ismertető jelek kiválasztása az egyes képeken egymástól független. Az ismertető jegyek kritériumai lehetnek: 1. 2. 3. 4.
szemléletesség stabilitás előfordulás ritkasága az érzékelők dőlésével és a topográfiával szembeni invariancia
(1) – (3) Élek, törésvonalak felismeréséhez (4) Pontok ismertető jegyeinek felismeréséhez
Jellemző pontok kiválasztásának módszerei → statisztikai (pld. Moravecz-operátor) → analitikai (pld. Dreschler-operátor) → statisztikai és analitikai módszerek kombinálása (pld. Förstneroperátor)
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képek egymáshoz rendelése Egymáshoz rendelés ismertető jegyek szerint A lehetséges homológ pontok listájának felállítása Legegyszerűbb eset: - egy kép ismertetőjegyeinek egy másik kép ismertetőjegyeivel való minden lehetséges kombinációja megengedett.
A képekről és a tárgytérről rendelkezésre álló információk pld. → a képek közelítő százalékos átfedése → maximális magasságkülönbség a tárgytérben → a képek közelítő tájékozása Az első kép ismertetőjegyéhez a többi képen egy kereső területet rögzítenek. Csak e terület ismertetőjegyei kombinálhatók az első kép ismertetőjegyével.
Előnyök: → megbízhatóbb eredmények → kisebb számítási igény
DIGITÁLIS FOTOGRAMMETRIA Digitális képek egymáshoz rendelése Egymáshoz rendelés ismertető jegyek szerint Az ismertető jegyek attribútumaira (pld. a szürkeségi érték-környezetre) alapozva egy hasonlósági mértéket (pld. korrelációs együtthatót) definiálnak, amely megfelelő normalizálás után úgy értelmezhető, mint a helyes egymáshoz rendelés valószínűsége.
A homológ pontok végleges meghatározása: 3 feltétel: → egyértelműség, azaz egy kép egy ismertető jegyének egy másik képen csak egy homológ párja lehet → kompatibilitás, azaz az ismertető jegyek csak akkor rendelhetők egymáshoz, ha egy és ugyanazon tárgyponthoz tartoznak → kontinuitás, azaz az egymáshoz rendelés eredményeként kapott tárgyfelületeknek darabonként folyamatosnak kell lenniük
