Principios básicos del fusión de imágenes

¿Qué es la 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 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.

Un ejemplo de fusión de imágenes.

Métodos de fusión de imágenes

ArcGIS proporciona cinco métodos de fusión de imágenes entre los que se puede elegir para crear la imagen fusionada: la transformación Brovey, la transformación de saturación, intensidad y 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 los extremos alto y bajo del histograma de datos. 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 de Esri utiliza un promedio ponderado y la banda infrarroja cercana adicional (opcional) para crear las bandas de salida fusionadas. 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 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.

GramSchmidt

El método de fusión de imágenes Gram-Schmidt, se basa en un algoritmo general de vector ortogonalización, la ortogonalización de Gram-Schmidt. Este algoritmo se compone en vectores (por ejemplo, 3 vectores en espacio 3D) que no son ortogonales y 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.

Algunos pesos sugeridos para los sensores comunes son (orden: rojo, verde, azul, infrarrojo), como se muestra a continuación:

• 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

Referencias

Los detalles de esta técnica se describen en la siguiente patente:

Laben, Craig A. y Bernard V. Brower. Proceso para mejorar la resolución espacial de imágenes multiespectrales con fusión de imágenes. Patente de EE. UU. 6.011.875, presentada el 29 de abril de 1998 y emitida el 4 de enero de 2000.

IHS

El método de refinado pancromático IHS convierte la imagen multiespectral de RGB a intensidad, tono y saturación. La intensidad de baja resolución se ve reemplazada por la imagen pancromática de alta resolución. Si la imagen multiespectral contiene una banda infrarroja, se toma en cuenta sustrayéndola usando un factor de peso. La ecuación que se utiliza para derivar el valor de intensidad alterado es la siguiente:

Intensity = P - I * IW

Entonces la imagen su vuelve a transformar de IHS a RGB en la alta resolución.

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 de la pestaña Simbología o 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.