NZK c.5 /03 - Steffensen, R.

Novinky zeměměřické knihovny č.5/2003

*STEFFENSON, Roberto*	VÚGTK 46 262
Integrální segmentace obrazových dat : Softwarové řešení užitím prostorové konfigurace pixelů
[Integral Segmentation of Imagery Data : A Software Solution Using Spatial Pixel Configuration]

Přeložil G. Karský (zkráceno).
Zdiby: VÚGTK, 2003. - 2 s.
In: GIM int. - ISSN 1566-9076. - Roč.17, č.6 (2003), s.36-37 : 2 obr. - Res. angl.

Klíčová slova: družicové snímkování, digitální zpracování, prostorová konfigurace pixelů, software, GEOTRACE

Každý, kdo se pokusí získat užitečnou a přesnou informaci z digitálních snímků pomocí počítače, ví, jak je tento proces obtížný. Co je poměrně jednoduché pro lidské oko, je těžkým úkolem pro počítačový přístup. Autor předkládá efektivní softwarové řešení problému pod názvem GEOTRACE. Program je schopen extrahovat topografické prvky a usnadnit multispektrální klasifikaci využitím obrysů a textury spojených pixelů.

Úvod

Silnice se na družicových snímcích jeví obvykle jako jasné čárové prvky, snadno rozlišitelné pro lidský zrakový systém. Nicméně, když zkoumáme numerické hodnoty příslušných pixelů, zjišťujeme, že netvoří ostrou numerickou řadu. Proto zde technika jednoduchého hledání hranice bude dávat špatné výsledky. Navíc každá technika, která nebere v úvahu spojitost pixelů silnice, bude selhávat z důvodu absence odpovídajících tréninkových souborů, potřebných při aplikaci multispektrální klasifikace. Metoda, kterou jsme vyvinuli a začlenili do systému GEOTRACE, dovede extrahovat smysluplné topografické útvary, jako silnice a domy. Nadto tato metoda usnadňuje multispektrální klasifikaci tím, že zahrnuje obrysy a texturu spojených prvků.

Mapování

Většina mapovacích procedur zahrnuje vedle obkreslování čárových prvků též vyhledávání okrajů plošných útvarů, jako jsou vodní plochy, nebo sledování lineárních struktur, jako jsou silnice. Kvalita manuálního fotogrammetrického vyhodnocování cele závisí na ostrosti vidění a manuální zručnosti operátora. Jsou-li sledované čáry slabé nebo komplikované, je potřebný dlouhý proces pro získání přesných výsledků. Naše metoda dává alternativní řešení, když produkuje jednopixelové spojité čáry i za podmínek, když numerická data ukazují na nezřetelné okraje nebo tlusté čáry, čímž umožňuje jejich vektorizaci.

Obr. 1.

Obrázek 1, který je ortofotomapou německé vesnice, ukazuje příklad dosažitelných výsledků. Tmavé čáry, superponované do snímku, jsou topografické útvary extrahované naší metodou. I když ortofotografický obraz nemá stejné rozlišení jako originální letecký snímek, náš postup dokáže extrahovat kontinuální, většinou jednopixelové hraniční čáry.

Multispektrální klasifikace

Vedle mapování GEOTRACE usnadňuje i multispektrální klasifikaci (MSC) "objektů" namísto pixelů. Většina MSC metod se vztahuje k multispektrálnímu rozlišení, zejména pro oblast zemědělství a lesnictví, přičemž využívá spektrální charakteristiky každého jednotlivého pixelu. To však samo o sobě není vždy účinným prostředkem pro rozlišování. Příkladem mohou být letní snímky korun stromů a trávy, kdy je vše stejně zelené. Potíže lze překonat sestrojením "objektů" (tj. "společenství" sousedících pixelů). Pro přechod k objektům je třeba zkoumat další rozměr: prostorovou konfiguraci.

Prostorová konfigurace

Pro definování atributů prostorové konfigurace jednotlivého pixelu jsme zkoumali jeho vztahy k sousedům. Pixel, který se nachází v oblasti homogenní barvy, bude mít stejné hodnoty intenzity jako jeho sousedé, zatímco pixel na hranici nebo na čáře bude vykazovat signifikantní variaci intenzity.

Tuto variaci intenzity lze charakterizovat řadou matematických formulí. V našem přístupu se přesně počítají směrové gradienty pro každý pixel. Je-li pixel obklopen pixely se stejnými hodnotami v určitém spektrálním pásmu, bude mít nulovou hodnotu gradientu. Čím větší je rozdíl mezi pixelem a jeho sousedy, tím větší bude jeho hodnota gradientu. Výpočet hodnot směrového gradientu umožňuje definovat základní strukturní prvky obrazu: homogenní plochy, okraje a čáry. Tyto prvky jsou pak extrahovány z gradientní transformace obrazu vícestupňovým procesem. Nejprve se extrahují čárové útvary, poté linie okrajů. Konečným cílem softwaru GEOTRACE je vytvořit "sub-obraz", kde atributy pixelů jsou prostorové složky.

Klasifikace snímku

Obrázek 2 ukazuje (v originále) barevnou verzi snímku kanadské zemědělské krajiny v západní Manitobě, pořízeného na počátku léta družicí Thematic Mapper. Je tam množství plodin, jako pšenice, ječmen, len, hrách, olejné rostliny a brambory. Obrázek je kombinací dvou následných kroků zpracování. Výsledky segmentace pomocí GEOTRACE jsou vlevo, vpravo jsou pak výsledky odfiltrování pixelů nalezených na zbytkových styčných bodech mezi různými terénními prvky. Počáteční i druhotná filtrace zachovává celistvost polí jednotlivých plodin.

Obr. 2.

Aby se zdůraznila kvalita těchto výsledků, byly aglomerace pixelů, představující na spodním obrázku různé objekty, přebarveny hodnotami odpovídajícími jejich průměrům. Tato transformace nenarušila originální barevné rozlišení prvků v terénu. Kromě odfiltrovaných ploch se skutečně jen na několika místech ukazují barevné rozdíly mezi horním a dolním obrázkem. Na tomto 260×260 obrázku je po filtraci asi 1000 objektů. Každý má odlišnou barvu a tvar, a to obojí lze využít v rozvinutém klasifikačním schématu.

Závěrečné poznámky

Vývoj softwaru umožňujícího integrální segmentační proces otevírá nové cesty získávání informací z digitálního snímkování. Usnadní též aplikaci tradičních metod, jako je multispektrální klasifikace. Redukcí obrazu na sadu jasně odlišených objektů s jejich tvarem a texturou lze získat doplňkový rozlišovací faktor pro extrakci informací.