Ostrý obraz - Pansharpened image

tento článek potřebuje další citace pro ověření. Prosím pomozte vylepšit tento článek podle přidávání citací ke spolehlivým zdrojům. Zdroj bez zdroje může být napaden a odstraněn. Najít zdroje: "Ostrý obraz"  – zprávy  · noviny  · knihy  · učenec  · JSTOR (Září 2014) (Zjistěte, jak a kdy odstranit tuto zprávu šablony)

Ostření je proces slučování vysokého rozlišení panchromatický a nižší rozlišení multispektrální snímky k vytvoření jediného barevného obrázku s vysokým rozlišením. Google mapy a téměř každá společnost vytvářející mapy používá tuto techniku ​​ke zvýšení kvality obrazu. Pansharpening vytváří barevný obraz s vysokým rozlišením ze tří, čtyř nebo více multispektrálních satelitních pásem s nízkým rozlišením plus odpovídající panchromatické pásmo s vysokým rozlišením:

Barevné pásy s nízkým rozlišením + pás ve stupních šedi s vysokým rozlišením = barevný obrázek ve vysokém rozlišení

Takové kombinace pásem se běžně sdružují například v souborech satelitních dat Landsat 7, který zahrnuje šest multispektrálních pásem s rozlišením 30 m, tepelné infračervené pásmo 60 m plus panchromatické pásmo s rozlišením 15 m. BOD, GeoEye a DigitalGlobe komerční datové balíčky také běžně zahrnují jak multispektrální pásma s nižším rozlišením, tak jedno panchromatické pásmo. Jedním z hlavních důvodů pro konfiguraci satelitních senzorů tímto způsobem je udržení nízké hmotnosti, nákladů, šířky pásma a složitosti satelitu. Ostření panorámy využívá prostorové informace v pásmu šedi s vysokým rozlišením a barevné informace v multispektrálních pásmech k vytvoření barevného obrazu s vysokým rozlišením, což v podstatě zvyšuje rozlišení barevných informací v datové sadě tak, aby odpovídalo panchromatickému pásmu.

Jedna běžná třída algoritmů pro ostření se nazývá „substituce komponent“^[1] což obvykle zahrnuje následující kroky:

• Up-sampling: barevné pruhy jsou vzorkovány na stejné rozlišení jako panchromatické pásmo;
• Zarovnání: barevné pásy se vzorkováním a panchromatické pásmo jsou zarovnány, aby se snížily artefakty způsobené chybnou registrací (obecně, když data pocházejí ze stejného senzoru, tento krok obvykle není nutný);
• Dopředná transformace: up-vzorkované barevné pruhy jsou transformovány do alternativního barevného prostoru (kde intenzita je kolmá k barevné informaci);
• Shoda intenzity: intenzita barevných pásů je přizpůsobena intenzitě pruhu pan v transformovaném prostoru;
• Substituce komponent: páskový pan je poté přímo nahrazen transformovanou komponentou intenzity;
• Reverzní transformace: reverzní transformace se provádí pomocí substituované složky intenzity k transformaci zpět do původního barevného prostoru.

Běžná transformace barevného prostoru používaná pro ostření pan je HSI (intenzita barevného odstínu) a YCbCr. Stejné kroky lze provést také pomocí vlnkového rozkladu nebo PCA a nahrazení první komponenty páskovým páskem.

Techniky ostření panorámováním mohou mít za následek spektrální zkreslení při ostření satelitních snímků panorámováním v důsledku povahy panchromatického pásma. Například panchromatické pásmo Landsat není citlivé na modré světlo. Výsledkem je, že spektrální charakteristiky surového pansharpened barevného obrazu nemusí přesně odpovídat charakteristikám odpovídajícího RGB obrazu s nízkým rozlišením, což vede ke změně barevných tónů. To mělo za následek vývoj mnoha algoritmů, které se pokoušejí snížit toto spektrální zkreslení a vytvořit vizuálně příjemné obrazy.

Reference