Principios básicos del fusión de imágenes

La fusión de imágenes utiliza una imagen pancromática de mayor resolución (o banda de ráster) para fusionar con un dataset ráster multibanda de menor resolución. El resultado produce un dataset ráster multibanda con la resolución del ráster pancromático en donde los dos rásteres se superponen completamente.

La fusión de imágenes es una transformación radiométrica disponible a través de la interfaz de usuario o desde una herramienta de geoprocesamiento. Varias compañías de imagen proporcionan imágenes multibanda de baja resolución e imágenes pancromáticas de mayor resolución de las mismas escenas. La fusión de imágenes se utiliza para incrementar la resolución espacial y proporcionar una mejor visualización de una imagen multibanda con la imagen de banda única de alta resolución.

ArcGIS proporciona cinco métodos de fusión de imagen desde los cuales se puede elegir crear la imagen de refinado pancromático: la transformación Brovey, la transformación de saturación de intensidad de tono (IHS), la transformación de fusión de imágenes de Esri, la transformación de valor medio simple y el método de nitidez espectral Gram-Schmidt. Cada uno de estos métodos utiliza distintos modelos para mejorar la resolución espacial mientras mantiene el color, y algunos se ajustan para incluir un peso para que se pueda incluir una cuarta banda (como la banda casi infrarroja disponible en varias fuentes de imágenes multiespectrales). Al agregar el peso y permitir el componente infrarrojo, se mejora la calidad visual en los colores de salida.

Brovey

La transformación Brovey se basa en el modelado espectral y se desarrolló para incrementar el contraste visual en el histograma de datos de alta y baja gama. Utiliza un método que multiplica cada píxel multiespectral remuestreado por la relación de la intensidad de píxel pancromático correspondiente a la suma de todas las intensidades multiespectrales. Asume que el rango espectral que abarca la imagen pancromática es el mismo que el que cubren los canales multiespectrales.

En la transformación Brovey, la ecuación general utiliza bandas rojas, verdes y azules (RGB) y las bandas pancromáticas como entradas para producir nuevas bandas rojas, verdes y azules. Por ejemplo:

Red_out = Red_in / [(blue_in + green_in + red_in) * Pan]

Sin embargo, al utilizar pesos y la banda casi infrarroja (cuando está disponible), la ecuación ajustada para cada banda se convierte en

DNF = (P - IW * I) / (RW * R + GW * G + BW * B) Red_out = R * DNF Green_out = G * DNF Blue_out = B * DNF Infrared_out = I * DNF

donde las entradas son

P = panchromatic image R = red band G = green band B = blue band I = near infrared W = weight

Esri

La transformación de fusión de imágenes pancromática de Esri utiliza un promedio ponderado y la banda casi infrarroja adicional (opcional) para crear las bandas de salida de refinado pancromático. El resultado del promedio ponderado se utiliza para crear un valor de ajuste (ADJ) que después se utiliza en el cálculo de los valores de salida. Por ejemplo:

ADJ = pan image - WA Red_out = R + ADJ Green_out = G + ADJ Blue_out = B + ADJ Near_Infrared_out = I + ADJ

Los mismos pesos se pueden utilizar para los métodos Gram-Schmidt de Esri. Los pesos de las bandas multiespectrales dependen de la superposición de las curvas de sensibilidad espectral de las bandas multiespectrales con la banda pancromática. Los pesos son relativos y se normalizarán cuando se utilicen. La banda multiespectral con la mayor superposición con la banda pancromática debería obtener el mayor peso. Una banda multiespectral que no se superpone del todo con la banda pancromática debe obtener un peso de 0. Al cambiar el valor de peso infrarrojo cercano, la salida verde se puede hacer más o menos vibrante.

Algunos pesos sugeridos para los sensores comunes son ( orden: rojo, verde, azul, infrarrojo):

• GeoEye—0.6, 0.85, 0.75, 0.3
• IKONOS—0.85, 0.65, 0.35, 0.9
• QuickBird—0.85, 0.7, 0.35, 1.0
• WorldView–2—0.95, 0.7, 0.5, 1.0

Gram-Schmidt

El método de fusión de imágenes Gram-Schmidt, se basa en un algoritmo general de ortogonalización de vectores, la ortogonalización de Gram-Schmidt. Este algoritmo se compone en vectores (por ejemplo, 3 vectores en espacio 3D) que no son ortogonales, después los rota para que sean ortogonales. En caso de imágenes, cada banda (pancromático, rojo, verde, azul e infrarrojo) corresponde a un vector de alta dimensión (#dimensiones = #píxeles).

En el método de fusión de imágenes IHS , las bandas multiespectrales no están relacionadas entre sí transformándolas en espacio IHS. La banda de intensidad de resolución baja la sustituye la banda de desplazamiento panorámico de alta resolución y el resultado es la retransformación en alta resolución para obtener bandas multiespectrales de alta resolución (MS).

En el método de fusión de imágenes Gram-Schmidt, el primer paso es crear una banda de desplazamiento panorámico de baja resolución al calcular un promedio ponderado de las bandas MS. A continuación, estas bandas no tienen relación entre sí utilizando el algoritmo de ortogonalización Gram-Schmidt, al tratar a cada banda como un vector multidimensional. La banda de desplazamiento panorámico de baja resolución simulada se utiliza como el primer vector; que no se rota o transforma. La banda de desplazamiento panorámico de baja resolución se reemplaza después con la banda de desplazamiento panorámico de alta resolución y todas las bandas se transforman de nuevo en alta resolución.

Los mismos pesos de banda sugerido para el método Esri también se pueden utilizar para el método Gram-Schmidt.

Los detalles se describen en las siguientes patente:

Laben, Craig A. y Bernard V. Brower. Proceso para Revalorización de la resolución espacial de imágenes multiespectrales con fusión de imágenes. Patente de U.S.-6,011, 875, presentada el abril 29, 1998, y emitida el 4 de enero, 2000. Eastman Kodak Company, Rochester, N.Y.

IHS

La transformación IHS es una transformación de RGB e intensidad, tono y saturación. Cada coordenada se representa con una posición de coordenada en 3D dentro del cubo de color. Los píxeles que tienen componentes de rojo, verde y azul iguales están en la línea gris, una línea desde el cubo hasta la esquina opuesta (Lillesand y Kiefer 2000). El tono el es color real; describe el sombreado del color y dónde se encuentra ese color en el espectro de color. Azul, naranja, rojo y marrón son palabras que describen el tono. La saturación describe el valor de luminosidad (o blancura) medido en porcentaje de 0 a 100 por ciento. Por ejemplo, cuando mezcla rojo con una saturación de 0 por ciento, será tan rojo como pueda. A medida que aumenta el porcentaje de saturación, se agrega más blanco y el rojo cambiará a rosa. Si la saturación es del 100 por ciento, el tono carece de sentido (esencialmente, el rojo pierde su color y se vuelve blanco). La intensidad describe un valor de brillo basado en la cantidad de luz que emana del color. Un rojo oscuro tiene menos intensidad que un rojo brillante. Si la intensidad es del 0 por ciento, el tono y la saturación carecen de sentido (esencialmente, el color se pierde y se vuelve negro).

La transformación IHS convierte la imagen en color de un modelo de color RGB a un modelo de color IHS. Reemplaza los valores de intensidad con aquellos que se obtienen de la imagen pancromática que se utiliza para refinar la imagen; un valor de peso; y el valor de una banda casi infrarroja opcional. La imagen resultante es la salida que utiliza el modo de color RGB. La ecuación que se utiliza para derivar el valor de intensidad alterado es la siguiente:

Intensity = P - I * IW

Valor medio simple

El método de transformación de valor medio simple aplica una ecuación de promedio de valor medio simple a cada una de las combinaciones de banda de salida. Por ejemplo:

Red_out= 0.5 * (Red_in + Pan_in) Green_out = 0.5 * (Green_in + Pan_in) Blue_out= 0.5 * (Blue_in + Pan_in)

Cómo realizar un refinado pancromático

Para aplicar la técnica de fusión de imágenes a un dataset ráster multibanda en ArcMap, utilice el renderizador de composición RGB en la pestaña Simbología o utilice el botón Aplicar refinado pancromático en la ventana Análisis de imagen.

Para crear un dataset ráster como resultado de la fusión de imágenes, utilice la herramienta Crear dataset ráster con nitidez de desplazamiento panorámico, o después de crear uno en ArcMap, puede exportar la capa a un dataset ráster.