Pansharpening

Pansharpening — это процесс слияния панхроматических изображений высокого разрешения и многоспектральных изображений низкого разрешения для создания одного цветного изображения высокого разрешения. ^[1] Google Maps и почти каждая компания, создающая карты, используют эту технику для повышения качества изображения. Pansharpening создает цветное изображение высокого разрешения из трех, четырех или более многоспектральных спутниковых каналов низкого разрешения плюс соответствующий панхроматический канал высокого разрешения:

Цветные полосы низкого разрешения + Полоса оттенков серого высокого разрешения = Цветное изображение высокого разрешения

Такие комбинации диапазонов обычно объединяются в спутниковых наборах данных, например, Landsat 7 , который включает шесть мультиспектральных диапазонов с разрешением 30 м, тепловой инфракрасный диапазон с разрешением 60 м и панхроматический диапазон с разрешением 15 м. Коммерческие пакеты данных SPOT , GeoEye и Maxar также обычно включают как мультиспектральные диапазоны с низким разрешением, так и один панхроматический диапазон. Одной из основных причин настройки спутниковых датчиков таким образом является сохранение веса спутника, стоимости, полосы пропускания и сложности на низком уровне. Пан-заточка использует пространственную информацию в полосе оттенков серого с высоким разрешением и цветовую информацию в мультиспектральных диапазонах для создания цветного изображения с высоким разрешением, по сути увеличивая разрешение цветовой информации в наборе данных до соответствия панхроматическому диапазону.

Один из распространенных классов алгоритмов паншарпенинга называется «заменой компонентов» ^[2], которая обычно включает в себя следующие шаги:

• Повышение частоты дискретизации: цветовые полосы повышаются до того же разрешения, что и панхроматическая полоса;
• Выравнивание: цветные полосы с повышенной частотой дискретизации и панхроматическая полоса выравниваются для уменьшения артефактов, возникающих из-за несовмещения (как правило, если данные поступают с одного и того же датчика, этот шаг обычно не требуется);
• Прямое преобразование: цветовые полосы с повышенной частотой преобразуются в альтернативное цветовое пространство (где интенсивность ортогональна цветовой информации);
• Соответствие интенсивности: интенсивность цветовых полос сопоставляется с интенсивностью панорамной полосы в преобразованном пространстве;
• Замена компонентов: затем полоса панорамирования напрямую заменяется преобразованным компонентом интенсивности;
• Обратное преобразование: обратное преобразование выполняется с использованием замененного компонента интенсивности для преобразования обратно в исходное цветовое пространство.

Распространенные преобразования цветового пространства, используемые для pan sharpening, — это HSI (оттенок-насыщенность-интенсивность) и YCbCr . Те же шаги можно выполнить с помощью вейвлет-разложения или PCA и замены первого компонента на pan band.

Методы повышения резкости могут приводить к спектральным искажениям при повышении резкости спутниковых изображений из-за природы панхроматического диапазона. Например, панхроматический диапазон Landsat не чувствителен к синему свету. В результате спектральные характеристики необработанного цветного изображения с повышением резкости могут не совпадать с характеристиками соответствующего изображения RGB с низким разрешением, что приводит к изменению цветовых тонов. Это привело к разработке множества алгоритмов, которые пытаются уменьшить это спектральное искажение и создавать визуально приятные изображения.

Смотрите также

• Демозаика
• Слияние изображений

Ссылки

1. AL Smadi, Ahmad (18 мая 2021 г.). «Умный подход к паншарпенингу с использованием фильтрации изображений на основе ядра». IET Image Processing . 15 (11): 2629–2642. doi : 10.1049/ipr2.12251 .
2. "WorldView-2 Pan-Sharpening" (PDF) . {{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )