Riassunti lezioni Telerilevamento

ELABORAZIONE DELLE IMMAGINI

Elaborazione delle immagini (image processing): tutte le operazioni eseguite su un'immagine per

trasformarla in modo da permettere da una parte un migliore utilizzo in una successiva analisi di tipo

quantitativo e dall' altra in modo da rendere più agevole l'estrazione di informazioni.

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Tutte le operazioni che rendono più facile il loro utilizzo e la loro interpretazione sia a livello qualitativo che

quantitativo.

Alcune operazioni le facciamo con fotointerpretazioni effettuate direttamente dall’occhio.

Ad esempio le ROI → foto interpretazione visiva, poi lanciamo delle operazioni del computer poi

reinterpretiamo con l’occhio umano

Fotointerpretazione (analista uomo)

- Completamente realizzato dall'esperto

- Processo di decisione ad alto livello

- Analisi multispettrale limitata

- Limitazione nella distinzione dei livelli di grigio (16) o toni di colore

- Facilità d'uso dell'informazione spazi aie (forma, dimensione, tessitura)

- Opera a piccola scala rispetto alle dimensioni del pixel

- Bassa accuratezza nel calcolo delle aree

- Soggettiva, concreta, qualitativa

Interpretazione automatica (computer)

- Richiesta limitata di interazione

- Processo di decisione a basso livello

- Possibilità di reale analisi multispettrale

- Capacità di analisi quantitativa di tutti i possibili livelli di grigio (256) o colori

- Limitazione, al momento, nelle tecniche che utilizzano l'informazione spaziale

- Opera a livello del singolo pixel

- Valutazione precisa delle aree

- Oggettiva, astratta, quantitativa

Streching lineare

Modalità per migliorare il contrasto

Disegniamo una lognormale in un diagramma, sullo stesso diagramma si rappresenta il modo con cui il nostro

software legge DN in e rappresenta DN out

 Data value = DN in

 Scrm = DN out

Diagramma con DN in entrata e DN in uscita

È una bisettrice del diagramma

Il problema è che i valori che stanno tra min e max, e sono tantissimi, vengono rappresentati in un piccolo

intervallo

Problema → intervallo piccolo quindi poco contrasto e spostato all’origine quindi poco luminosa, scura

Allora ENVI automaticamente applica uno streching lineare

 Allora fa una funzione tra 0-min una funzione è sottosatura (valore nullo = 0 in output)

 Invece tra min e max vengono utilizzati gli intervalli da 0 a 255

 Tra max e estreno dei DN letti sovrassaturo tutto a 255

Le code rappresentano frequenza bassa quindi non è un grosso

problema fare questa approssimazione

Cambiamento dei coefficienti angolari → cambi il contrasto

Se distribuzioni bimodali → problema

Trasformazioni puntuali

Permettono all'utente di modificare la radiometria o il valore di grigio DN associato ad un pixel in modo che

il nuovo valore di grigio DN dipende unicamente dal valore del pixel, a differenza delle trasformazioni di tipo

spaziale in cui, come si vedrà, il nuovo

valore DN' associato al pixel dipende dai valori dei pixel vicini.

Miglioramento del contrasto

L'occhio umano è capace di distinguere un numero limitato, da 20 a 30, livelli di grigio.

Miglioramento del contrasto rende più facile per l'occhio umano apprezzare le sottili variazioni di grigio di

una immagine

Nella fase di rappresentazione dei dati attraverso la loro elaborazione è possibile intervenire sulla gamma

dinamica del segnale: questo tipo di elaborazione che tende a modificare il contrasto dell'immagine viene in

generale chiamato contrast stretching (letteralmente: stiramento del contrasto).

Espansione lineare del contrasto

Espande in modo lineare l'intervallo dei valori radiometrici x presenti nell'immagine in modo da portare il

valore minimo e il valore massimo a coincidere con il valore minimo e massimo della scala di intensità o

livello di grigio del dispositivo di visualizzazione.

La funzione di trasformazione g(x) è data dall'equazione:

dove DN' sono i numeri indice o livelli di grigio dell'immagine trasformata, K0 e K1 e sono i numeri indice

minimo (Min) e massimo (Max) dell'immagine originale, cioè gli estremi dell'istogramma, mentre 255 è

l'intervallo dei livelli di grigio rappresentabili sul monitor.

Caratteristica di questo miglioramento lineare del contrasto → non modifica la forma dell'istogramma e

quindi preserva le relazioni di radianza.

Trasformazioni locali

Elaborazione per mettere in evidenza informazioni o dettagli di caratteristiche spaziali.

Frequenza spaziale di una immagine: numero di cambiamenti del valore numerico DN dei pixel per unità di

distanza per ogni singola parte dell'immagine.

Indica quindi il ritmo di variazione dei livelli di grigio di una immagine:

 variazioni lente dei valori numerici dei pixel dell'immagine → basse frequenze,

 variazioni brusche di tali valori → alte frequenze,

 valore numerico dei pixel è costante → frequenza spaziale nulla.

Anche le immagini → formate da un insieme di tante componenti di frequenza:

 basse frequenze LF (low frequency) →legate informazioni relative a superfici per lo più omogenee o

con variazioni di intensità lente,

 alte frequenze HF (high frequency) → legate informazioni relative alle discontinuità fra superfici con

caratteristiche diverse.

Filtri nel dominio spaziale

Scopo → ottenere una riduzione del rumore o un effetto di lisciamento (smoothing), oppure quello di

produrre una esaltazione di particolari (sharpening) e la messa in evidenza di dettagli di tipo spaziale, come

elementi lineari o contorni.

Filtro passa-basso

LPF (Low Pass Filter)

Obiettivo → diminuire la frequenza spaziale dell'immagine,

Metodo più semplice → applicare all'immagine uno dei seguenti dei

nuclei di convoluzione, rispettivamente di dimensione 3x3 e 5x5.

Corrisponde a calcolare la media aritmetica dei valori dei pixel dell'intorno 3x3 e 5x5 del pixel da trasformare

e a sostituire al pixel centrale di coordinate (i, j) il valore della media così calcolata.

Operazione di convoluzione → ripetuta facendo scorrere il nucleo della convoluzione in modo che sia

centrato man mano su tutti i pixel dell'immagine (filtro passa-basso=media viaggiante)

Effetto → rendere più omogenei i valori dell'immagine → omogeneità = basse frequenze spaziali

→ immagine risultante appare più lisciata o più sfocata.

= dimensioni del nucleo di convoluzione ↑ = effetto di lisciamento (smoothing) ↑

Effetto si estende anche ai bordi degli oggetti → evidente perdita degli elementi di discontinuità.

Ovviare a tale problema → uso di una soglia 8 da applicare al filtro passa-basso

dove 8 è un prefissato valore della soglia, che permette di determinare se il pixel si discosta poco dagli altri

da poter essere considerato come rumore e quindi essere sostituito con il nuovo valore DN', o vada invece

conservato costituendo una informazione significativa.

Filtro passa-alto

HPF (High Pass Filter)

Scopo → aumentare la frequenza spaziale → mettere in evidenza i bordi o i contorni fra gruppi di pixel

omogenei, e esaltare nell'immagine le zone di transizione tra valori differenti.

Realizzato applicando all'immagine un nucleo di convoluzione caratterizzato da:

 coefficiente positivo → elemento centrale

 coefficienti negativi → altri elementi

immagine risultante:

 più incisa (sharp) e più evidenti le informazioni di dettaglio locale.

 istogrammi delle immagini → tipica forma di curva di distribuzione normale o gaussiana.

Deformazioni della ripresa e correzioni geometriche

Principali tipi di deformazioni spaziali → fattori legati alle relazioni geometriche del sistema sensore -

piattaforma bersaglio

Sono:

 movimento relativo della Terra e del satellite

 caratteristiche di acquisizione dei sistemi a scansione (ampiezza del FOV e ripresa non nadirale)

 curvatura della Terra e presenza del rilievo della superficie terrestre

 variazioni di posizione della piattaforma (assetto e velocità) durante l'acquisizione dell'immagine.

Correzione geometrica → due diversi approcci:

 Metodi analitici

modello per ricavare le formule di correzione → Metodi rigorosi

consentono di correggere errori dovuti:

o al sistema di acquisizione (satellite, sensore, ecc.)

o agli effetti di osservazione della Terra (rotazione e curvatura terrestre, rilievo, ecc.)

Correzioni per fenomeni che sono di natura ben definita con effetti sulla geometria dell'immagine

sono prevedibili e costanti nel tempo.

Richieste → conoscenza a priori di informazioni legate all'assetto e alle caratteristiche del sensore.

Generalmente sono correzioni di sistema perché applicate direttamente presso le stazioni di

acquisizione delle immagini prima di essere distribuite agli utenti.

 Metodi sintetici

determinare una relazione matematica fra le coordinate dei pixel nell'immagine e le coordinate dei

corrispondenti punti sulla superficie detti punti di appoggio a terra (GCP - Ground Control Points)

metodi indipendentementi dalla natura e dal tipo di deformazioni presenti nell'immagine.

Utilizzate da qualsiasi utente → no conoscenza del tipo di sensore considerato e del tipo di immagine.

Richieste → riconoscimento dei punti di appoggio (manuale dall'esperto o semiautomatico)

Scelta dell'utilizzo → funzione dell’utilizzo da fare delle immagini, se immagini a bassa risoluzione ed in

grande quantità processamento generalmente è automatico mentre se le immagini sono ad alta risoluzione

e richiedono una elevata precisione si utilizzano i metodi sintetici

Scopo generale → eliminare gli errori nella localizzazione del pixel, disponendo quindi gli elementi della

scena nella loro corretta posizione all'interno dell'immagine.

Alcuni errori:

 Assetto e velocità della piattaforma

variazioni di posizione della piattaforma durante l'acquisizione dell'immagine

piccole variazioni direzione di osservazione → grandi variazioni area effettivamente osservata

o variazioni di altezza della piattaforma → cambiamenti di scala nell'immagine

o variazioni di velocità → cambiamenti di scala lungo la direzione della traiettoria

Deformazione geometriche provocati da variazioni di velocità e posizione della piattaforma che

trasporta il sensore.

parametri: beccheggio, imbardata e rollio

Interessano principalmente piattaforme aeree

 Rotazione della Terra

Sistemi di scansione nei satelliti → richiedono un certo tempo per l'acquisizione di una immagine

Δt in cui la Terra ruota da ovest verso est, mentre il satellite si sposta lungo la sua orbita da nord

verso sud

Effetto