CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN




TRẦN CÔNG BÌNH




CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ
ẢNH VIỄN THÁM




Chuyên ngành: VẬT LÝ VÔ TUYẾN VÀ ĐIỆN TỬ - KỸ THUẬT
Mã số: 604403







LUẬN VĂN THẠC SĨ
VẬT LÝ VÔ TUYẾN VÀ ĐIỆN TỬ - KỸ THUẬT

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
PGS.TS NGUYỄN HỮU PHƯƠNG




Thành phố Hồ Chí Minh – 09/2009
CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 1

MỤC LỤC
Trang
Mục lục 1
Danh mục các từ tiếng Anh viết tắt 5
Danh mục các bảng biểu 6
Danh mục các hình vẽ, đồ thị 7
MỞ ĐẦU 10
Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ẢNH VIỄN THÁM 11
1.1 Khái niệm về ảnh viễn thám 11
1.2 Giới thiệu về ảnh viễn thám MODIS (Moderate Resolution
Spectroradiometer) 12
1.2.1 Khái niệm về ảnh MODIS 12
1.2.2 Quy trình xử lý ảnh MODIS 13
1.2.3 Các ứng dụng của ảnh viễn thám MODIS 14
Chương 2: TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ
IMAGE FUSION 17
2.1 Khái niệm về Image Fusion 17
2.2 Quá trình phát triển của công nghệ Image fusion 18
2.2.1 Phân tích Image fusion 19

2.2.2 Sự kết hợp ảnh toàn sắc và ảnh đa phổ trong image fusion 20
2.3 Fusion dữ liệu đa bộ cảm ứng 26
2.3.1 Khái niệm về fusion dữ liệu đa bộ cảm ứng 26
2.3.2 Mô hình của fusion nhiều bộ cảm ứng 26
2.4 Cấu trúc fusion 28
2.4.1 Các cấu trúc fusion 28
2.4.2 Sự ảnh hưởng của cấu trúc fusion đến sự thực thi image fusion 31
2.4.3 Các thử nghiệm 35
2.5 Đánh giá khách quan sự đáp ứng fusion 37
2.5.1 Ý nghĩa của sự đáp ứng fusion 37
2.5.2 Đánh giá kết quả fusion 38
2.5.3 Đánh giá khách quan sự thích nghi của fusion 40
CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 2

2.5.4 Các công nghệ Image fusion 43
2.6 Một số ứng dụng của Image Fusion 44
2.6.1. Công dụng của image fusion 44
2.6.2 Các ngành nghiên cứu liên quan đến image fusion 45
Chương 3: PHÂN TÍCH CÁC PHƯƠNG PHÁP IMAGE FUSION 46
3.1 Quan điểm chung của phương pháp fusion ảnh viễn thám 46
3.2 Phương pháp fusion dựa vào phân đoạn vùng 47
3.2.1 Đo mức bức xạ 49
3.2.2 Đo mức độ cân bằng 50
3.2.3 Quyết định lựa chọn các hệ số và kết hợp 51
3.3 Phương pháp Spatial frequency 53
3.3.1 Khái niệm phương pháp Spatial frequency 53
3.3.2 Thực hiện phươ
ng pháp Spatial frequency trong image fusion 54
3.4 Phương pháp Laplacian pyramid 55
3.4.1 Khái niệm về phương pháp Laplacian pyramid 55

3.5 Phương pháp CEMIF 60
3.5.1 Khái niệm về phương pháp CEMIF 60
3.5.2 Xử lý ngưỡng thích nghi 61
3.6 Phương pháp phân tích các thành phần chính - PCA 62
Chương 4: BIẾN ĐỔI WAVELET TRONG IMAGE FUSION 67
4.1 Khái niệm về phương pháp biến đổi Wavelet trong image fusion 67
4.2 Phân tích biến đổi Wavelet trong image fusion 68
4.2.1 Xác định vùng cơ sở image fusion 69
4.2.2 Biến đổi Wavelet rời rạc trường hợp fusion ảnh toàn sắc và ảnh đa phổ.70
4.2.3 Biến đổi Wavelet rời rạc trong image fusion 73
4.2.4 Dual – Tree Complex Wavelet Transform trong image fusion 76
Chương 5: LỌ
C NHIỄU CHO DỮ LIỆU IMAGE FUSION 78
5.1 Khái niệm về hiện tượng nhiễu trong ảnh 78
5.2 Lọc Median ứng dụng trong lọc nhiễu muối tiêu (salt and pepper) 78
5.3 Ứng dụng lọc Wiener cho lọc nhiễu Gaussian 80
CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 3

5.4 Ứng dụng lọc Rank để lọc nhiễu speckle 82
5.4.1 Khái niệm nhiễu speckle 82
5.4.2 Bộ lọc Rank 83
Chương 6: SỰ TIẾP CẬN ĐÁNH GIÁ VỀ IMAGE FUSION 85
6.1 Mục đích tiếp cận đánh giá image fusion 85
6.2 Phương pháp đánh giá image fusion 85
Chương 7: THỰC NGHIỆM 89
7.1 Diễn giải chương trình mô phỏng 89
7.2 Mô tả quá trình thực nghiệm 90
7.3 Tiến trình thực hiện fusion 91
7.3.1 Chọn ảnh để thực hiện fusion 91
7.3.2 Chuyển ảnh màu thành ả

nh xám 92
7.3.3 Làm mờ ảnh vào 93
7.3.4 Cộng nhiễu vào ảnh 95
7.3.5 Quá trình lọc nhiễu 96
7.3.6 Quá trình thực hiện phương pháp fusion 96
7.4 Nhận xét các phương pháp fusion 105
7.4.1 Phương pháp fusion cấu trúc thứ bậc 105
7.4.2 Phương pháp fusion cấu trúc tổng hợp 108
7.4.3 Ảnh hưởng nhiễu lên quá trình fusion 111
7.5 Kết luận quá trình mô phỏng thực nghiệm 120
7.5.1 Phương pháp Wavelet 120
7.5.2 Phương pháp CEMIF 120
7.5.3 Phương pháp Spatial frequency 121
7.5.4 Phương pháp Laplacian pyramid 121
7.5.5 Phương pháp PCA 121
7.5.6 Phương pháp lọc nhiễu 122
Chương 8: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 123

8.1 Kết luận công nghệ Image fusion trong xử lý ảnh viễn thám 123
8.2 Những ưu điểm và khuyết điểm của các phương pháp image fusion 124
CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 4

8.3 Hướng phát triển 126
Chương 9: TÀI LIỆU THAM KHẢO 127
9.1 Tài liệu trích dẫn 127
9.2 Tài liệu tiếng Việt 128
9.3 Tài liệu tiếng Anh 128

CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 5

DANH MỤC CÁC TỪ TIẾNG ANH VIẾT TẮT

TỪ VIẾT TẮT

CEMIF
DT-CWT
DWF

DWT
ERTS
IHS
MODIS
MSE
PCA
PSF
PSNR
RMSE
SNR
UTM

TÊN TIẾNG ANH

Computationally Efficient Pixel-level Image Fusion Method
Dual – Tree Complex Wavelet Transform
Discrete wavelet frame
Discrete Wavelet Transform
Earth Technology Satellite
Intensity - Hue - Saturation
Moderate Resolution Spectroradiometer
Mean Square Error
Principal Component Analysis
Point Spread function
Peak Signal to Noise Ratio
Root Mean Square Error
Signal to Noise Ratio
Universal Transverse Mercator

CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 6

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 7.1: Bảng chọn vị trí kích thước làm mờ ảnh vào

Bảng 7.2: Kết quả fusion cấu trúc thứ bậc và cấu trúc tổng hợp của họ wavelet
Bảng 7.3: Kết quả fusion cấu trúc thứ bậc sử dụng họ wavelet dau6
Bảng 7.4: Kết quả fusion cấu trúc tổng hợp sử dụng họ wavelet bi97
Bảng 7.5: Thống kê kết quả fusion của phương pháp CEMIF
Bảng 7.6: Các thông tin vị trí làm mờ ảnh vào
Bảng 7.7: Thống kê kết quả fusion cấu trúc thứ bậc của phương pháp CEMIF đối
với ảnh nhiễu gaussian đã được lọc trong chương trình mô phỏng

Bảng 7.8: Thống kê kết quả fusion của phương pháp Spatial frequency lựa chọn
kích thước khối với ngưỡng bằng 1.

Bảng 7.9: Thống kê kết quả fusion của phương pháp Spatial frequency lựa chọn
ngưỡng với kích thước khối là 8.

Bảng 7.10: Thống kê kết quả fusion của phương pháp Laplacian pyramid thực hiện
nhiều mức tỷ lệ

Bảng 7.11: Kết quả fusion phương pháp Laplacian pyramid chọn nhiều giá trị
Bảng 7.12: Thống kê kết quả fusion của phương pháp PCA
Bảng 7.13: So sánh kết quả các phương pháp fusion cấu trúc thứ bậc
Bảng 7.14: So sánh kết quả các phương pháp fusion cấu trúc tổng hợp
Bảng 7.15: Bảng tỷ số RMSE của ba ảnh ngõ vào bị nhiễu muối tiêu so với ảnh gốc
Bảng 7.16: Đánh giá kết quả lọc nhiễu muối tiêu của ba ảnh ngõ vào thông qua tỷ số
RMSE so với ảnh gốc

Bảng 7.17: Bảng đánh giá kết quả các phương pháp fusion trong trường hợp lọc
nhiễu trước khi fusion

Bảng 7.18: Kết quả các phương pháp fusion trường hợp lọc nhiễu sau khi fusion
Bảng 8.1: Tổng kết nhận xét các phương pháp image fusion


CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 7

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 1.1: Quan sát cháy rừng ở Canada ngày 30/7/2009.

Hình 1.2: Động đất ở Nyiragongo Volcano nước Cộng hòa Dân chủ Congo vào
27/06/2009

Hình 1.3: Ảnh MODIS thu được vào lúc 13 giờ 15 phút ngày 06/02/2007 (ảnh nhỏ
dưới) và so sánh cùng thời điểm 05/02/2006 tại Quảng Nam (ảnh nhỏ trên).

Hình 2.1: Khái niệm cơ bản của image fusion
Hình 2.2: Đặc tính của tín hiệu, nét đặc trưng và mức quyết định image fusion

Hình 2.3: Mô tả hai ảnh toàn sắc và ảnh đa phổ
Hình 2.4: Giải thuật cơ bản sự kết hợp ảnh toàn sắc và ảnh đa phổ trong image
fusion.

Hình 2.5: Mô tả tọa độ điểm của bản đồ và ảnh cần nắn chỉnh hình học
Hình 2.6: Dùng ảnh cân bằng làm trung gian của phép biến đổi.
Hình 2.7: Mô hình fusion đa bộ cảm ứng
Hình 2.8: Cấu trúc image fusion thứ bậc
Hình 2.9: Cấu trúc fusion tổng hợp
Hình 2.10: Cấu trúc fusion tùy ý
Hình 2.11: Biến đổi wavelet trong image fusion
Hình 2.12: Bốn ảnh gốc từ tập dữ liệu
Hình 2.13: Các ảnh đã trộn khi đặc trưng năng lượng chuẩn được sử dụng: (a) ảnh
đã trộn theo cấu trúc thứ bậc; (b) ảnh đã trộn theo cấu trúc tổng hợp; (c) ảnh lỗi
của chúng; (d) ảnh lỗi bị khuếch đại được tạo bởi nhân ảnh gốc bị lỗi lên 4 lần

Hình 2.14: Các ảnh đã trộn khi rút ra đặc trưng: (a) ảnh đã trộn theo cấu trúc thứ
bậc; (b) ảnh đã trộn theo cấu trúc tổng hợp; (c) ảnh lỗi của chúng; (d) ảnh lỗi bị
khuếch đại được tạo bởi nhân ảnh gốc bị lỗi lên 4 lần

Hình 2.15: Cấu trúc của hai phương pháp đánh giá thích nghi fusion: (a) hướng tới
thích nghi, (b) phản hồi thích nghi

Hình 3.1: Mô hình lấy mẫu lại tuyến tính
CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 8

Hình 3.2: Lược đồ tổng quát một số quá trình image fusion.
Hình 3.3: Cấu trúc của Laplacian pyramid
Hình 3.4: Tiến trình tạo ra Gaussian pyramid
Hình 3.5: Tổng hợp các bước trong mã hóa và giải mã Laplacian pyramid

Hình 3.6: Mô tả image fusion dùng phương pháp pyramid.
Hình 3.7: Mô tả kết quả 3 phương pháp pyramid ứng dụng trong image fusion: (a)
Fusion sử dụng Laplacian pyramid, (b) Fusion sử dụng Ratio of Low Pass
pyramid, (c) Fusion sử dụng Contrast pyramid.

Hình 3.8: Dò tìm background và foreground
Hình 3.9: Các bước triển khai trước khi áp dụng phân tích thành phần chính
Hình 4.1: Sơ đồ khối biến đổi wavelet trong image fusion.
Hình 4.2: Mô tả quy luật fusion dựa vào pixel
Hình 4.3: Bản đồ quyết định fusion
Hình 4.4: Mô tả phương pháp fusion dùng biến đổi khung wavelet rời rạc cho ảnh
toàn sắc và ảnh đa phổ.

Hình 4.5: Lưu đồ biến đổi Wavelet rời rạc
Hình 4.6: Lưu đồ biến đổi wavelet rời rạc ngược
Hình 4.7: Hình minh họa kết quả quá trình biến đổi Wavelet rời rạc.
Hình 4.8: Mô tả kết quả fusion dùng phương pháp biến đổi Wavelet rời rạc họ
Daubechies db6 mức 2.

Hình 4.9: Mô tả biến đổi DT-CWT trong image fusion
Hình 5.1: Mô tả kỹ thuật lọc trung vị
Hình 5.2: Minh họa lọc Median: (a): Ảnh gốc, (b): Lọc Median 3 x 3, (c): lọc
weight median 3 x 3 (c=3)

Hình 7.1: Lưu đồ trình tự thực hiện image fusion
Hình 7.2: Giao diện chương trình mô phỏng
Hình 7.3: Mô tả ảnh gốc chuyển qua ảnh xám: (a): Ảnh gốc, (b): Ảnh xám
Hình 7.4: Mô tả ba ảnh ngõ vào được làm mờ: (a): ảnh gốc, (b): ảnh mờ ngõ vào 1,
(c): ảnh mờ ngõ vào 2 và (d): ảnh mờ ngõ vào 3

CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 9

Hình 7.5: Mô tả hình ảnh các phương pháp fusion cấu trúc thứ bậc: (a): ảnh gốc,
(b): phương pháp Spatial frequency, (c): phương pháp Laplacian pyramid, (d):
phương pháp Wavelet, (e): phương pháp CEMIF và (f): phương pháp PCA.

Hình 7.6: Mô tả histogram các phương pháp fusion cấu trúc thứ bậc: (a): ảnh gốc,
(b): phương pháp Spatial frequency, (c): phương pháp Laplacian pyramid, (d):
phương pháp Wavelet, (e): phương pháp CEMIF và (f): phương pháp PCA.

Hình 7.7: Mô tả hình ảnh các phương pháp fusion cấu trúc tổng hợp: (a): ảnh gốc,
(b): phương pháp Laplacian pyramid, (c): phương pháp Wavelet, (d): phương
pháp CEMIF, (e): phương pháp PCA và (f): phương pháp Spatial frequency.

Hình 7.8: Mô tả histogram các phương pháp fusion cấu trúc tổng hợp: (a): ảnh gốc,
(b): phương pháp Laplacian pyramid, (c): phương pháp Wavelet, (d): phương
pháp CEMIF, (e): phương pháp PCA và (f): phương pháp Spatial frequency.

Hình 7.9: Mô phỏng ảnh nhiễu muối tiêu và kết quả lọc nhiễu median cửa sổ 5 x 5:
(a
1
): ảnh vào 1 được làm mờ và cộng nhiễu, (a
2
): ảnh vào 2 được làm mờ và
cộng nhiễu, (a
3
): ảnh vào 3 được làm mờ và cộng nhiễu, (b
1
): ảnh vào 1 được
lọc nhiễu, (b

2
): ảnh vào 2 được lọc nhiễu, (b
3
): ảnh vào 3 được lọc nhiễu
Hình 7.10: Ảnh gốc và histogram ảnh gốc: (a): Ảnh gốc, (b): Histogram ảnh gốc
Hình 7.11: So sánh kết quả fusion thu được từ hai phương pháp lọc nhiễu trước
fusion và lọc nhiễu sau fusion.

Hình 7.12: So sánh kết quả histogram của ảnh fusion thu được từ hai phương pháp
lọc nhiễu trước fusion và lọc nhiễu sau fusion









CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 10

MỞ ĐẦU

Ngày 23/7/1972, NASA đã phóng vệ tinh ERTS (Earth Technology
Satellite), tiền thân của hệ thống vệ tinh Landsat sau này. Từ đó, vệ tinh này đã
cung cấp những hình ảnh đa phổ dạng số về bề mặt trái đất, đã mở ra một trang mới
của công nghệ xử lý ảnh số trong nghiên cứu tài nguyên, môi trường. Hơn 3 thập kỷ
qua, một số nước khác trên thế giới như Nga, Pháp, Nhật, Ấn Độ cũng đã phóng các
v
ệ tinh để phục vụ cho mục đích điều tra về tài nguyên, môi trường.

Đứng trước xu thế công nghệ phát triển, Việt Nam cũng đang hướng dần đến
việc ứng dụng công nghệ ảnh viễn thám trong việc quản lý và bảo vệ môi trường.
Chẳng hạn, thành lập dự án “Ứng dụng công nghệ thông tin và ảnh viễn thám để
cảnh báo và phát hiện sớm cháy rừng ở Việt Nam giai đo
ạn 2005-2010”. Vào ngày
19/04/2008, Việt Nam đã phóng thành công vệ tinh Vinasat-1 lên quỹ đạo địa tĩnh,
qua đó đánh giá sự phát triển của ngành truyền thông và công nghệ thông tin trong
tương lai của đất nước.
Do vậy, công nghệ xử lý ảnh viễn thám là một trong những công nghệ phổ
biến hiện nay và đang ngày càng được nghiên cứu để có được những giải pháp tối
ưu hơn. Một công nghệ thiết yếu phục vụ cho việc xử lý
ảnh viễn thám, đó là công
nghệ Image fusion.
IMAGE FUSION là một trong những công nghệ xử lý ảnh được nghiên cứu
nhiều trong những năm qua. Không những ứng dụng trong viễn thám, chúng còn
ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác như địa chất, y học, công nghệ thông tin, quân
sự, v.v. Trong công nghệ thông tin hiện nay, các hãng sản xuất phần mềm đã xuất
bản nhiều phần mềm xử lý ảnh chuyên dụng, tích hợp nhiều phương pháp xử lý
ảnh
và một trong những phương pháp đó là Image fusion. Với vai trò quan trọng của
công nghệ Image fusion trong lĩnh vực xử lý ảnh viễn thám và các lĩnh vực khác,
luận văn này sẽ hướng đến việc nghiên cứu các thuật toán, giải pháp để xác định, so
sánh cũng như phát triển các phương pháp Image fusion. Từ đó, chúng ta sẽ có thể
phát huy được hiệu quả của công nghệ này trong lĩnh vực xử lý ảnh.
CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 11

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ẢNH VIỄN THÁM

Luận văn đi sâu vào các nghiên cứu về công nghệ Image fusion, tuy nhiên
việc nghiên cứu về công nghệ này lại được trình bày trong ứng dụng xử lý ảnh viễn

thám. Do vậy, trong chương này sẽ trình bày một cách tổng quan về công nghệ ảnh
viễn thám và việc ứng dụng chúng vào thực tiễn trong các ngành khoa học nghiên
cứu về tài nguyên và môi trường. Từ đó, có thể nhận rõ sự cần thiết phải xây d
ựng
và nghiên cứu thêm về công nghệ Image fusion nhằm giúp ích cho ngành viễn thám
trong tương lai.
1.1 Khái niệm về ảnh viễn thám
Viễn thám là kỹ thuật thu nhận thông tin về các đối tượng cần nghiên cứu mà
không cần tiếp xúc trực tiếp với đối tượng đó. Về bản chất, nó là công nghệ nhằm
xác định và nhận biết các đối tượng hoặc các điều kiện môi trường thông qua các
đặc trưng riêng về phả
n xạ hoặc bức xạ điện từ. Tuy nhiên những năng lượng như
từ trường, trọng trường cũng có thể được sử dụng. Viễn thám không chỉ tìm hiểu bề
mặt của Trái Đất hay các hành tinh mà nó còn có thể thăm dò được cả trong các lớp
sâu bên trong các hành tinh.
Để thu nhận dữ liệu viễn thám, các nhà nghiên cứu sử dụng bộ cảm biến để
cảm nhận sóng điện t
ừ phản xạ hay bức xạ từ các đối tượng quan sát. Bộ cảm biến
này được chia ra làm hai loại là bộ cảm biến chủ động và bộ cảm biến bị động. Bộ
cảm biến bị động thu nhận bức xạ do vật thể phản xạ hoặc phát xạ từ nguồn phát tự
nhiên như Mặt Trời. Bộ cảm biến chủ động lại thu n
ăng lượng do vật thể phản xạ từ
một nguồn cung cấp nhân tạo. Các hình ảnh thu được từ các đối tượng quan sát đó
được gọi là ảnh viễn thám. Ảnh viễn thám được phân làm nhiều loại, chẳng hạn:
- Ảnh quang học là loại ảnh được tạo ra bởi việc thu nhận các bước sóng ánh
sáng nhìn thấy (bước sóng 0.4 – 0.76 micromet).
- Ảnh hồng ngoại là loại ảnh được tạo ra bở
i việc thu nhận các bước sóng hồng
ngoại phát ra từ vật thể (bước sóng 8 – 14 micromet).
CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 12

- Ảnh radar là loại ảnh được tạo ra bởi việc thu nhận các bước sóng trong dải
sóng cao tần (bước sóng lớn hơn 2 cm).
Ảnh viễn thám có thể được lưu theo các kênh ảnh đơn (ảnh trắng đen) ở dạng
số trong máy tính hoặc các kênh ảnh được tổ hợp (ảnh màu) hoặc có thể in ra giấy,
tùy theo mục đích người sử dụng.
1.2 Giới thiệu về ảnh viễn thám MODIS (Moderate Resolution
Spectroradiometer)
Tùy từng vệ tinh sẽ cung cấp các tập dữ liệu ảnh viễn thám khác nhau, chẳng
hạn: vệ tinh TERRA và AQUA thì cho dữ liệu ảnh MODIS, vệ tinh LANDSAT 7
ETM cho dữ liệu ảnh LANDSAT của Mỹ, ảnh vệ tinh ASTER của Nhật Bản, ảnh
SPOT 1 – 4 và SPOT 5 của Pháp, ảnh MERIS của vệ tinh ENVISAT. Các loại tập
dữ liệu ảnh này sẽ được xử lý theo các tiêu chuẩn khác nhau. Vì luận văn chỉ tập
trung xử lý trên dữ liệu
ảnh của vệ tinh TERRA và AQUA, do đó phần thuyết minh
chỉ đề cập đến các vấn đề về tập dữ liệu ảnh MODIS.
1.2.1 Khái niệm về ảnh MODIS
MODIS là một đầu đo viễn thám chủ yếu của các vệ tinh TERRA và AQUA.
Trong khoảng thời gian một ngày đêm, các đầu đo của các vệ tinh này sẽ quét gần
hết Trái đất trừ một số giải hẹp ở vùng xích đạo. Các dải này s
ẽ được phủ hết vào
ngày hôm sau. Trong mỗi phiên thu, hệ thống sẽ thu được dữ liệu tại 36 băng phổ
(nếu phiên thu được thực hiện vào ban ngày) hoặc tại các băng từ 20 đến 36 là các
băng hồng ngoại nhiệt (nếu phiên thu được thực hiện vào ban đêm). Theo thiết kế,
các dữ liệu MODIS được sử dụng để nghiên cứu các biến động toàn cầu cũng như
các hiện tượng x
ảy ra trên mặt đất, trong lòng đại dương và ở tầng thấp của khí
quyển. Các dữ liệu MODIS cũng đóng một vai trò rất quan trọng trong việc xây
dựng các mô hình tương tác cho các hiện tượng xảy ra trên toàn bộ Trái đất. Các mô
hình này có thể được sử dụng để dự báo trước những biến động của môi trường.

MODIS là một đầu đo bức xạ có độ nhạy cao. Việc sử dụng dữ liệ
u của băng
phổ nào là tuỳ thuộc vào yêu cầu của người sử dụng. Các kênh phổ này có độ phân
CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 13

giải không gian khác nhau: 2 kênh có độ phân giải 250m, 5 kênh có độ phân giải
500m, 29 kênh còn lại có độ phân giải 1000m. Với góc chụp là 55
0
và độ cao quỹ
đạo của Vệ tinh TERRA là 705km, độ rộng của dải quét là 2330km. Chính điều này
cho phép dữ liệu MODIS phủ kín toàn bộ Trái đất chỉ trong khoảng thời gian một –
hai ngày.
Đầu đo MODIS quan sát Trái đất một cách liên tục tại 36 kênh phổ khác
nhau trong khoảng từ vùng bước sóng nhìn thấy cho đến dải hồng ngoại nhiệt. Do
khả năng cung cấp thông tin một cách liên tục và đa phổ nên đầu đo MODIS cho
phép các nhà khoa học có được những dữ liệu cần thiết để ứng dụng trong rất nhiều
lĩnh vực khác nhau.
Như vậy, các dữ liệu MODIS sẽ giúp các nhà hoạch định chính sách trên thế
giới đưa ra các giải pháp tối ưu để khai thác tài nguyên thiên nhiên và bảo vệ môi
trường. Các nhà khoa học ứng dụng thường sử dụng vệ tinh MODIS do khả năng
quan trắc hằng ngày và vệ tinh sử dụng đầu dò radar (ALOS, Radasat, ENVISAT).
Các loại vệ tinh này sẽ hỗ tr
ợ và bổ xung cho nhau. Ví dụ như radar sẽ hỗ trợ khả
năng chụp xuyên mây so với MODIS, trong khi đó MODIS với độ phủ rộng, đa phổ
và quan trắc hằng ngày sẽ cung cấp nhiều thông tin về không gian và thời gian cũng
như nhiều ứng dụng khác cho radar.
1.2.2 Quy trình xử lý ảnh MODIS
Trạm thu tại viện Vật lý dùng phần mềm SCANEX Receiver để thu trực tiếp
dữ liệu MODIS dưới dạng các file *.PDS (được gọi là d
ữ liệu mức 1O). Để hiển thị

và tiền xử lý sơ bộ các dữ liệu này sẽ dùng phần mềm ScanView. Các file dữ liệu
thô *.PDS được tiền xử lý bằng phần mềm IMAPP. Để có được các dữ liệu dưới
dạng có thể xử lý được bằng các phần mềm xử lý ảnh viễn thám thông dụng. Bằng
phần mềm này các nhà nghiên cứu sẽ giải nén, định chuẩn bức xạ
và gắn kết tọa độ
địa lý các dữ liệu. Các dữ liệu thu được sau khi xử lý bằng phần mềm IMAPP được
gọi là các dữ liệu mức 1A và 1B.
CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 14

Dữ liệu mức 1A (EOS MOD01) được tạo ra khi ta giải nén dữ liệu mức 1O.
Trong các file ảnh MOD01, dữ liệu được ghi lại dưới dạng quét vạch giúp cho việc
đọc ảnh được nhanh hơn. Mỗi một file *.PDS khi chuyển đổi sang mức 1A vẫn giữ
nguyên toàn bộ mức ban đầu. Dữ liệu mức 1B (EOS MOD02) là các dữ liệu đã
được định chuẩn và được gắn thêm các thông tin về vị trí địa lý. Dữ liệu với độ
phân giải khác nhau được chia thành các file dạng khác nhau:
- MOD021KM (36 kênh có độ phân giải 1km).
- MOD02HKM (7 Kênh có độ phân giải 500m).
- MOD02QKM (2 kênh có độ phân giải 250m).
- MOD02OBC (dữ liệu đã được định chuẩn ngay trên vệ tinh).
- MOD03 (các thông tin về tọa độ địa lý).
Các dữ liệu ở mức 1A và 1B được ghi dưới dạng 16 bits. Giá trị tối đa tương
ứng là file 12 bits cho mức 1A và file 15 bits cho mức 1B. Tất cả các file mức 1A
được lưu dưới dạng *.HDF. Các d
ữ liệu mức 1B đã được định chuẩn độ sáng chói
tại tất cả 36 kênh và định chuẩn độ phản xạ tại các kênh phản xạ (từ kênh 1 đến
kênh 19 và kênh 26).
1.2.3 Các ứng dụng của ảnh viễn thám MODIS
Hiện nay, dữ liệu vệ tinh MODIS đã được ứng dụng thành công trên nhiều
lĩnh vực của nhiều quốc gia. Chẳng hạn, giám sát lũ lụt ở Campuchia, cháy rừng ở
Idaho – Montana, phá r

ừng ở Miền Nam Brazil. Tại Bắc Mỹ, do lãnh thổ rộng lớn
nên ứng dụng này được được triển khai nhiều lĩnh vực như: vấn đề cháy rừng, lũ
lụt, đánh bắt cá xa bờ, theo dõi lớp phủ rừng. Ngoài ra, còn có các chương trình liên
kết đa quốc gia sử dụng ảnh MODIS để theo dõi cháy rừng, theo dõi lớp phủ rừng
nhiệt đới. Ví dụ, trong hình 1.1 là sự phát hiện và giám sát 68 đám cháy ảnh hưởng
ước lượng là 94,107 hecta đất ở Yukon Territory nước Canada vào ngày 30/07/2009
của Trung tâm phòng chống cháy rừng Canada thông qua ảnh MODIS được chụp từ
vệ tinh Terra của NASA [1].
CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 15





Hình 1.1: Quan sát cháy rừng ở Canada ngày 30/7/2009.
Dữ liệu vệ tinh MODIS với độ phân giải thấp (250m, 500m, 1000m), do đó
việc ứng dụng MODIS trong nghiên cứu môi trường ở cấp độ vĩ mô với quy mô cấp
vùng, quy mô toàn cầu và với tần số thu nhận ảnh cao từ một đến hai ngày. Dữ liệu
này thích hợp cho việc dự báo các biến động môi trường do thiên nhiên và con
người tạo nên. Chẳng hạn, hình 1.2 mô tả sự giám sát động
đất nước Cộng hòa Dân
chủ Congo [1].





Hình 1.2: Động đất ở Nyiragongo Volcano nước Cộng hòa Dân chủ Congo vào
27/06/2009
Ở nước ta với lợi ích về tần số thu và nhận ảnh, kích thước của ảnh và giá cả

hợp lý của dữ liệu MODIS nên Việt Nam đã ứng dụng nhiều ảnh vệ tinh MODIS
trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: cảnh báo cháy rừng, dự báo thời tiết, quan sát
diễn biến ngập l
ụt. Viện Vật lý và Điện tử của Viện Khoa học và Công nghệ Việt
Nam đã sử dụng ảnh viễn thám MODIS quan trắc sự cố tràn dầu tại tỉnh Quảng
Nam vào cuối tháng 1 năm 2007 như mô tả trong hình 1.3 [2].





CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 16









Hình 1.3: Ảnh MODIS thu được vào lúc 13 giờ 15 phút ngày 06/02/2007 (ảnh nhỏ
dưới) và so sánh cùng thời điểm 05/02/2006 tại Quảng Nam (ảnh nhỏ trên).
Tóm lại, với phần giới thiệu tổng quan về ảnh viễn thám và dữ liệu ảnh
MODIS cho thấy vai trò quan trọng của ảnh viễn thám trong lĩnh vực nghiên
cứu các tài nguyên và môi trường. Đây chính là một trong những lý do tại sao
luận văn chọn lĩnh vực xử lý ả
nh viễn thám cho việc nghiên cứu image fusion.

CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 17

Chương 2: TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION

Chương này sẽ giới thiệu về khái niệm, quá trình phát triển và một vài phân
tích chủ yếu của Image fusion. Đây là các vấn đề cơ bản giúp ích nhiều cho việc
định hướng nghiên cứu các giải pháp, thuật toán áp dụng cho phương pháp này.
Fusion là từ tiếng Anh có thể tạm dịch là sự trộn lẫn các thông tin hay một nội dung
nào đó, sau đó trích lọc lấy ra một hoặc nhiều thông tin hay nội dung mà chúng ta
mong muốn. Để tránh lặp lại việ
c giải thích cũng như nhằm đơn giản hóa câu từ
trong luận văn, trong suốt quá trình đề cập đến các vấn đề liên quan đến từ “fusion”,
luận văn không dịch trực tiếp từ này mà để nguyên bản từ tiếng Anh.
2.1 Khái niệm về Image Fusion
Image fusion là tiến trình kết hợp 2 hoặc nhiều ảnh vào trong một ảnh đơn,
loại bỏ thông tin dư thừa và giữ lại những nét đặc tr
ưng quan trọng của mỗi ảnh
gốc. Image fusion thường yêu cầu các hình ảnh thu được từ các phương tiện khác

nhau hoặc các mục tiêu cần quan sát [3].









Hình 2.1: Khái niệm cơ bản của image fusion
Trong hình 2.1, phần thông tin chung của hai bộ cảm ứng A và B là không cần thiết.
Phần cần thiết là chúng ta phải bổ sung thông tin ở hai phần không chồng lên nhau
để được thông tin mong muốn.





Bộ cảm ứng A
Bộ cảm ứng B
Thông tin chung,
không cần thiết
Thông tin cần bổ
sung cho mỗi bộ
cảm ứng
CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 18

Các công nghệ fusion được áp dụng từ các phương pháp như: phương pháp
ước tính hiệu suất mức pixel gọi tắt là CEMIF (Computationally Efficient Pixel-

level Image Fusion Method), phương pháp Laplacian pyramid, Spatial frequency,
phân tích các thành phần chính gọi tắt là PCA (Principal Component Analysis) hay
biến đổi Wavelet. Các phương pháp khác nhau trong image fusion có thể được áp
dụng tùy thuộc vào các hình ảnh được trộn lẫn trong miền không gian hoặc chúng
được biến đổi trong miền khác và được trộn lẫn trong miền đó.
2.2 Quá trình phát triển của công nghệ Image fusion
Đầu tiên, image fusion được thực hiệ
n ngay trên ảnh gốc để tìm ra những tác
động trên bề mặt phẳng của ảnh. Như vậy, chúng sẽ hạn chế sự tương phản giữa các
pixel trên ảnh.
Với việc ra đời của pyramid transform giữa năm 1980, một số phương pháp
phức tạp bắt đầu nảy sinh. Thông qua đó, một số nhà nghiên cứu nhận thấy rằng
trong miền biến đổi, việc biến đổi pyramid phù hợp v
ới fusion hơn. Do vậy, biến
đổi pyramid đã trở nên phổ biến và hữu dụng. Ý tưởng cơ sở ban đầu là nhằm tạo
biến đổi pyramid của hình ảnh đã được trộn lẫn từ các biến đổi pyramid của ảnh
nguồn, sau đó sử dụng biến đổi pyramid ngược để thu lại ảnh đã được trộn lẫn. Điều
này có nghĩa là trích lọc lại thông tin c
ần thiết của ảnh đã trộn lẫn sao cho ảnh thu
được gần giống với ảnh gốc.
Một số mô hình của phân tích pyramid được dùng phát triển image fusion,
như: Laplacian pyramid, Ratio of low pass Pyramid, Gradient Pyramid. Bên cạnh
đó, các nhà nghiên cứu còn ứng dụng các phương pháp khác như Spatial frequency,
CEMIF fusion hay PCA fusion để thử nghiệm nhằm tìm ra giải pháp tối ưu nhất. Và
theo đó, với sự ra đời và phát triển lý thuyết wavelet, con người bắt đầu ứng dụng
sự phân tích theo nhiều m
ức tỷ lệ của wavelet để thay thế cho phân tích pyramid
của hình ảnh. Thật sự, biến đổi wavelet có thể là một mô hình đặc biệt của phân tích
pyramid. Chúng làm cho việc xử lý image fusion thuận tiện hơn, tuy nhiên con
người cần phải có nhiều nghiên cứu hơn nữa về lĩnh vực này.

CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 19

2.2.1 Phân tích Image fusion
Khi đề cập đến công nghệ Image fusion thường phải chú ý đến tập dữ liệu
kèm theo chúng. Tập dữ liệu này là thông tin cần thiết để phục vụ cho việc thực
hiện các mục tiêu fusion hình ảnh. Do vậy, để tiến hành nghiên cứu về Image
fusion, phải phân loại các kỹ thuật fusion dữ liệu và mô tả hình ảnh hoặc chủ đề
fusion trên 3 mô hình: tín hiệu, nét đặc trưng và mức quyết định được thể hiệ
n như
hình 2.2.














Hình 2.2: Đặc tính của tín hiệu, nét đặc trưng và mức quyết định image fusion
Nếu hình ảnh ở dạng 2 chiều thì tín hiệu là một pixel. Nếu ảnh bao gồm
thông tin 3 chiều như địa hình hoặc dữ liệu X quang thì tín hiệu là một giá trị để đo
thể tích. Phải nghiên cứu kỹ việc thu nhận các tín hiệu và kết hợp chúng lại với
nhau, điển hình là áp dụ
ng công nghệ Image fusion. Trong không gian tín hiệu, đối

với cả hai tính chất là nét đặc trưng và mức quyết định của fusion, thông tin tín hiệu
của chúng không được kết hợp lại. Tuy nhiên, sau đó dữ liệu của chúng vẫn được

CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 20

khai thác. Chẳng hạn, chúng ta có thể chia nhỏ hình ảnh ra thành từng phân đoạn và
trích lọc nét đặc trưng.
Image fusion quy định rằng: hình ảnh 2 chiều hoặc 3 chiều có kết quả không
gian tương ứng là tín hiệu, pixel, hoặc thể tích dữ liệu ảnh. Chúng phải thể hiện
được kết quả hoặc một tiến trình xử lý ảnh cho người dùng. Cụ thể, các pixel tương
ứng có thể chỉ được thực hiện vớ
i các hình ảnh đã được bảo đảm, hay những nét đặc
trưng trong hình. Tiến trình xử lý ảnh bao gồm xác định nét đặc trưng và dò tìm các
thuộc tính, sau đó trích lọc và phân nhỏ chúng. Các hàm cấp cao hơn sử dụng các
đặc tính bao gồm phân loại vật thể, nhận dạng và xác định. Vấn đề chính của một số
công nghệ Image fusion là xử lý các pixel cân bằng tương ứng từ mỗi hình ảnh,
thông qua đó làm nổi bật nét đặc tr
ưng đã được xử lý [4].
Image fusion là một công nghệ cần phải được nghiên cứu tỉ mỉ đến từng khía
cạnh ứng dụng. Một ví dụ về lợi ích của image fusion là giảm dữ liệu khi muốn gửi
thông tin từ vệ tinh về mặt đất. Hình ảnh kết hợp từ các bộ cảm ứng như là hệ thống
vệ tinh và radar nên giảm tỷ lệ xử lý dữ liệu và tăng thêm dữ liệu truyền đi. Như
vậy, chúng sẽ tự hiệu chỉnh và xác định đúng mục tiêu.
2.2.2 Sự kết hợp ảnh toàn sắc và ảnh đa phổ trong image fusion
Thông thường các vệ tinh tài nguyên thường có hai hệ thống thu nhận ảnh,
một hệ thống thu nhận ảnh trong toàn bộ dải sóng nhìn thấy gọi là ảnh toàn sắc và
một hệ thống thu nhận ảnh theo nhiều khoảng phả
n xạ phổ khác nhau gọi là ảnh đa
phổ. Trong cùng một vệ tinh, hệ thống thu nhận ảnh toàn sắc thường cho độ phân
giải hình học cao hơn ảnh đa phổ. Tuy nhiên, do ảnh toàn sắc là ảnh mức xám, vì

vậy khi giải đoán ảnh thì ảnh đa phổ lại cho ta nhận biết các đối tượng với màu sắc
trực quan hơn. Để kết hợp ưu điểm của hai loại ảnh này (độ phân giải cao của ảnh
toàn sắc kết hợp với màu sắc của ảnh đa phổ) phải tiến hành xử lý tăng cường ảnh
bằng các thuật toán biến đổi. Tăng cường ảnh có nghĩa là tập hợp các kỹ thuật nhằm
hoàn thiện trạng thái quan sát của một ảnh. Bên cạnh việc tăng cường ảnh, chúng ta
sử dụng công nghệ Image fusion để có thể
hợp nhất một ảnh toàn sắc có độ phân
CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 21

giải cao với một ảnh đa phổ. Kết quả ảnh fusion thu được bao gồm thông tin không
gian độ phân giải cao của ảnh toàn sắc và thông tin màu của ảnh đa phổ. Thông qua
lợi ích image fusion, chúng ta thấy rõ phương pháp này vẫn phổ biến để phân tích
dữ liệu ảnh.








Hình 2.3: Mô tả hai ảnh toàn sắc và ảnh đa phổ
Để có thể mô tả lại các điểm khác nhau của các hình ảnh tại mộ
t khu vực,
nhiều ứng dụng của tập dữ liệu ảnh viễn thám đòi hỏi phải có hai hoặc nhiều ảnh có
cùng kích thước ở khu vực đó. Ví dụ hình 2.3, chúng ta sử dụng ảnh toàn sắc độ
phân giải cao 10m và ảnh đa phổ 20m, yêu cầu cơ bản là trộn chúng lại dùng tập dữ
liệu kép để lấy ảnh tốt hơn với nhiều chi tiết hơn. Trong trường h
ợp này, có hai cách
phổ biến để kết hợp chúng:

- Cách 1: Tăng cường sự toàn sắc vào đúng phần mờ của ảnh đa phổ với việc
tăng độ bão hòa của các màu.
- Cách 2: Tăng cường sự toàn sắc vào đúng phần mờ ảnh đa phổ. Tăng cường
ở đây có thể chọn lựa tùy vào trường hợp, chẳng hạn: tăng cường các đặc
tr
ưng, đường biên, các dòng của ảnh đa phổ.
Tiếp theo, chúng ta sẽ đề cập đến vấn đề tiêu chuẩn hóa và sự kết hợp của
các dải kênh. Một bức ảnh thu được sẽ chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố. Do vậy,
cường độ ảnh phụ thuộc vào các hệ số bên ngoài, chẳng hạn: các góc chiếu của mặt
trời, định hướng bề mặ
t, đổ bóng, tiêu chuẩn hóa dải kênh được chia ra từng phần
cường độ và hệ số phản xạ để rút ra các đặc trưng thích hợp. Những vấn đề này

Ảnh toàn sắc

Ảnh đa phổ
CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 22

được thực hiện bởi việc chia cường độ của dải toàn sắc cho mỗi thành phần ảnh của
tổng mật độ ba dải kênh của ảnh đa phổ. Hệ số tỷ lệ chia cường độ x là I
p
/I
d
, với I
p

là cường độ của ảnh toàn sắc và I
d
là tổng mật độ ba dải kênh của ảnh đa phổ R + G
+ B.

Có nhiều phương pháp kết hợp ảnh toàn sắc và ảnh đa phổ. Chẳng hạn, kết
hợp ảnh toàn sắc và ảnh đa phổ bằng phương pháp tăng cường ảnh toàn sắc và tăng
cường ảnh đa phổ, chúng ta thực hiện các bước cơ bản:
- Bước 1: Tính toán tất cả các thành phần ả
nh là tổng của các dải (R,G,B) với
việc mô tả toàn bộ cường độ ảnh.
- Bước 2: Kết quả thu được từ bước 1 trộn với việc tăng cường ảnh toàn sắc để
lấy mức tỷ lệ.
- Bước 3: Trộn kết quả mức tỷ lệ và tăng cường ảnh đa phổ.
Ngoài ra, còn một phương pháp điển hình khác là sự kế
t hợp tăng cường ảnh toàn
sắc với không tăng cường ảnh đa phổ.
Giải thuật cơ bản của sự kết hợp ảnh toàn sắc và ảnh đa phổ trong image
fusion được mô tả trong hình 2.4.













CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 23

Hình 2.4: Giải thuật cơ bản sự kết hợp ảnh toàn sắc và ảnh đa phổ trong image
fusion.
Tiến trình thực hiện kết hợp ảnh toàn sắc và ảnh đa phổ gồm 7 giai đoạn cơ bản:
- Giai đoạn đầu tiên, ảnh toàn sắc và ảnh đa phổ đều qua hệ thống biến đổi
định dạ
ng dữ liệu. Hệ thống định dạng này sẽ xác định rõ đặc tính của bức
ảnh, biến đổi chúng theo định dạng chung của hai hệ thống định dạng của
ảnh toàn sắc và ảnh đa phổ.
- Giai đoạn hai, chúng được đưa qua hệ thống nắn chỉnh hình học. Trong ảnh
viễn thám có hai loại sai số cơ bản: sai số về phổ (liên quan đến độ sáng của
các pixel) và sai số về hình học (liên quan đến hình dạng của ảnh). Để hiểu
CÔNG NGHỆ IMAGE FUSION TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 24

rõ hơn về công dụng của hệ thống nắn chỉnh hình học này, luận văn sẽ sơ
lược về nguyên nhân của hai sự sai số về phổ và sai số về hình học. Sai số về
phổ xuất phát từ các nguyên nhân như: ảnh hưởng của bầu khí quyển (do hấp
thụ năng lượng, tán xạ năng lượng) hay do lỗi của các bộ cảm ứng thu ảnh.
Việc hiệu chỉnh các sai số về phổ thường được làm bởi nhà cung cấp cấp ảnh
ở giai đoạn tiền xử lý. Sai số về hình học có thể từ các nguyên nhân sau: Trái
đất quay trong khi chụp ảnh, một số bộ cảm ứng có tốc độ quét thấp hay có
góc quét quá rộng, độ cong của mặt đất, lỗi hình học của chính bộ cảm ứng,
sự thay đổi về vị trí, cao độ, vận tốc của vệ tinh trong quá trình chụp. Đối với
hệ thống nắn chỉnh hình học có thể chọn hai kỹ thuật cơ bản. Kỹ thuật thứ
nhất là thiết lập một quan hệ toán học giữa các pixel của ảnh với tọa độ các
điểm tương ứng trên mặt đất (thông qua bản đồ), dùng phép biến hình để
hiệu chỉnh. Kỹ thuật thứ hai là xây dựng một mô hình phản ánh bản chất và
mức độ của các sai số hình học, sau đó dùng mô hình này để tính toán công
thức toán học dùng để khử sai. Trong thực tế, người ta phải áp dụng nhiều
phép khử sai số hệ thống cùng một lúc. Phép khử sai này thường được thực
hiện trước bởi nhà cung cấp ảnh viễn thám. Ảnh viễn thám thường đã được
nắn chỉnh sai số hệ thống và đăng ký theo một hệ tọ
a độ địa lý nào đó, chẳng
hạn như lưới chiếu hệ thống UTM (Universal Transverse Mercator). Tuy
nhiên, độ chính xác về hình học của ảnh trong trường hợp này thường không
đáp ứng được yêu cầu của người dùng. Do vậy, người dùng sẽ nắn chỉnh
thêm dùng phép biến đổi hình học và các điểm khống chế. Để hiểu rõ về nắn
ảnh dùng điểm không chế, chúng ta ví dụ: giả định đã có mộ
t bản đồ (hoặc
một ảnh) của vùng nghiên cứu và đã được nắn chỉnh. Xác định hai hệ tọa độ
(x,y) của bản đồ và (u,v) của ảnh cần nắn chỉnh, cùng hai hàm biến đổi tọa
độ u = f(x,y) và v = g(x,y). Hai hệ tọa độ và các điểm khống chế như ví dụ
hình 2.5.