Програмна реалізація оцінки взаємного субпіксельного зсуву між супутниковими зображеннями

Автор(и)

  • Сергій Арсенійович Станкевич ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі Інституту геологічних наук НАН України”, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0002-0889-5764
  • Михайло Олексійович Попов ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України”, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0003-1738-8227
  • Сергій Володимирович Шкляр ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України”, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0001-8726-7936
  • Костянтин Юрійович Суханов ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України”, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0002-3518-3471
  • Артем Андрійович Андреєв ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України”, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0002-6485-449X
  • Артур Ростиславович Лисенко ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України”, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0003-2923-8648
  • Сінь Кунь Пекінський інститут космічної механіки та електроніки, Пекін, Китай https://orcid.org/0000-0002-5271-4297
  • Шисян Цяо Пекінський інститут космічної механіки та електроніки, Пекін, Китай https://orcid.org/0000-0001-8816-7304
  • Ши Юйпань Пекінський інститут космічної механіки та електроніки, Пекін, Китай https://orcid.org/0000-0002-7504-285X
  • Сунь Бойя CASICloud-Tech Co., Ltd., Пекін, Китай https://orcid.org/0000-0002-2622-6038

DOI:

https://doi.org/10.36023/ujrs.2020.24.165

Ключові слова:

супутникові зображення, субпіксельний зсув, програмна реалізація

Анотація

У статті описано алгоритми і програмна реалізація з використанням сучасних комп’ютерних технологій спеціального програмного забезпечення для оцінки субпіксельного зсуву між супутниковими зображеннями. Для забезпечення заданої точності оцінки субпіксельного зміщення до початкових супутникових зображень пред’являються певні вимоги. Передусім, повинне існувати єдине наближення субпіксельного зсуву початкових зображень з деякою припустимою погрішністю. Друга важлива вимога – стаціонарність вхідних зображень. Третя вимога – використання зображень, отриманих у близьких спектральних діапазонах.
Увесь процес складається з трьох основних етапів: сполучення зображень, вирізування спільної піксельно сполученої частини та автоматичного розрахунку взаємного субпіксельного зсуву. Автоматичний розрахунок взаємного субпіксельного зсуву між двома цифровими супутниковими зображеннями виконується кореляційним методом. Окремо розглянуто алгоритм визначення цілопіксельного взаємного зсуву двох зображень за допомогою взаємної кореляції, що обчислюється швидким перетворенням Фур’є (БПФ) і способом ковзаючої суми, та алгоритм визначення субпіксельного зсуву двох зображень з використанням розрахунку кореляції у Фур’є-області.
Програмну реалізацію вказаних алгоритмів було виконано на алгоритмічній мові C з використанням відкритих програмних компонентів і бібліотек. Розроблене програмне забезпечення функціонує на персональній графічній робочій станції під управлінням 64-бітної операційної системи Microsoft Windows і має графічний інтерфейс користувача (GUI). Запропоновану програмну реалізацію було випробувано на статистично репрезентативній кількості реальних супутникових зображень. В результаті випробувань було продемонстровано цілком прийнятну (краще за 0,1 піксел) точність визначення значень їх субпіксельних зсувів.

Посилання

Aydin, S. (2015). Software competences of geomatic engineering. International Journal of Geosciences, 6 (12), 62118.

Boreman, S. & Stevenson, R. (1998). Spatial resolution enhancement of low-resolution image sequences: A comprehensive review with directions for future research. Laboratory for Image and Signal Analysis (LISA) Technical Report. Notre Dame: University of Notre Dame.

Butyrin, S.A. (2015). A method for transformation of the space photos obtained at the distributed scanning optoelectronic observations. Bulletin of Samara Scientific Center of the RAS, 17 (6), 702-706. (in Russian).

d’Angelo, P. (2013). Automatic orientation of large multitemporal satellite image blocks. Proceedings of International Symposium on Satellite Mapping Technology and Application (ISSMTA2013), 1-7. Nanjing: ISPRS.

Dawn, S., Saxena, V. & Sharma, B. (2010). Remote sensing image registration techniques: A survey. Proceedings of the 4th International Conference on Image and Signal Processing, (ICISP 2010), 103-112. Québec: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-13681-8_13

Ferraris, V., Dobigeon, N., Wei, Q. & Chabert, M. (2018). Detecting changes between optical images of different spatial and spectral resolutions: A fusion-based approach. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 56 (3), 1566-1578. https://doi.org/10.1109/tgrs.2017.2765348

Fetisov, D.V., Kolesenkov, A.N., Babaev, S.I. & Fetisova, T.A. (2019). Development of a model for subpixel processing of aerospace images during remote sensing of the Earth. Science Bulletin of the NSTU, 2 (75), 89-100. (in Russian). https://doi.org/10.17212/1814-1196-2019-2-89-100

Hong, A.-N. & Woo, D.-M. (2014). Fast stereo matching of high resolution satellite images using a new tilting technique. Proceedings of the 2nd International Conference on Emerging Trends in Engineering and Technology (ICETET’2014), 91-95. London: IIE. https://doi.org/10.15242/iie.e0514561

Kwan, C. (2018). Image resolution enhancement for remote sensing applications. Proceedings of the 2nd International Conference on Vision, Image and Signal Processing, 12. Las Vegas: ACM. https://doi.org/10.1145/3271553.3271590

Milanfar, P. (Ed.). (2010). Super-Resolution Imaging. Boca Raton: CRC Press.

Moigne, J.L., Netanyahu, N.S. & Eastman, R.D. (Eds). (2011). Image Registration for Remote Sensing. Cambridge: Cambridge University Press.

Popov, M.A., Stankevich, S.A. & Shklyar, S.V. (2015). An algorithm for resolution enhancement of subpixel displaced images. Mathematical Machines and Systems, 1, 29-36. (in Russian).

Reddy, B.S. & Chatterji, B.N. (1996). An FFT-based technique for translation, rotation, and scale-invariant image registration. IEEE Transactions on Image Processing, 5 (8), 1266-1271. https://doi.org/10.1109/83.506761

Stankevich, S.A. (1994). The models for segmented discrete images automatic matching. Proceedings of the 2nd All-Ukrainian International Conference on Signal/Image Processing and Pattern Recognition, 167-169. Kiev: Institute of Cybernetics NAS of Ukraine. (in Ukrainian).

Stankevich, S.A., Shklyar, S.V. & Lubskyi, N.S. (2013). Aerial imaging spatial resolution enhancement based on subpixel image registration. Proceedings of Aviation Research Institute, 9 (16), 125-132. (in Ukrainian).

Stankevich, S.A., Shklyar, S.V. & Tyagur, V.M. (2013). Satellite imagery resolution enhancement using subpixel frames acquisition. Journal of Information, Control and Management Systems, 11 (2), 135-144.

Vandewalle, P., Süsstrunk, S. & Vetterli, M. (2003). Superresolution images reconstructed from aliased images. Proceedings of the SPIE, 5150, 1398-1405. https://doi.org/10.1117/12.506874

Voronin, E.G. (2017). On the displacements of the contours of the optic-electronic space images. Causes and evaluation of offsets. Geodesy and Cartography, 78 (5), 34-41. (in Russian). https://doi.org/10.22389/0016-7126-2017-923-5-34-41

Young, S.S., Driggers, R.G. & Jacobs, E.L. (2008). Signal Processing and Performance Analysis for Imaging Systems. Norwood: Artech House.

Zhu, L., Erving, A., Koistinen, K., Nuikka, M., Junnilainen, H., Heiska, N. & Haggrén, H. (2008). Georeferencing multi-temporal and multi-scale imagery in photogrammetry. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXVII (B5), 225-230.

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-02-28

Як цитувати

Станкевич, С. А., Попов, М. О., Шкляр, С. В., Суханов, К. Ю., Андреєв, А. А., Лисенко, А. Р., Кунь, С., Цяо, Ш., Юйпань, Ш. ., & Бойя, С. (2020). Програмна реалізація оцінки взаємного субпіксельного зсуву між супутниковими зображеннями. Український журнал дистанційного зондування Землі, (24), 9–14. https://doi.org/10.36023/ujrs.2020.24.165

Номер

№ 24 (2020)

Розділ

Методи збору, обробки та інтерпретації даних спостереження Землі

Ліцензія

Ліцензійні умови: автори зберігають авторські права та надають журналу право першої публікації на твір, одночасно ліцензований за міжнародною ліцензією Creative Commons Attribution License International CC-BY, що дозволяє іншим поділитися твором з підтвердженням авторства твору та первинною публікацією в цьому журналі.

Автори, направляючи рукопис у редакцію «Українського журналу дистанційного зондування Землі», погоджуються з тим, що редакції передаються права на захист і використання рукопису (переданого до редакції журналу матеріалу, в т. ч. такі об’єкти авторського права як фотографії автора, рисунки, схеми, таблиці тощо), в тому числі на відтворення у пресі та мережі Інтернет, на поширення, на переклад рукопису на будь-які мови, експорту та імпорту примірників журналу зі статтею авторів з метою розповсюдження, на доведення до загального відома. Зазначені вище права автори передають редакції без обмеження терміну і на території всіх країн світу без обмеження в т. ч. на території України.

Автори гарантують наявність у них виняткових прав на використання переданого редакції матеріалу. Редакція не несе відповідальності перед третіми особами за порушення даних авторами гарантій. За Авторами залишається право використання їх опублікованого матеріалу, його фрагментів і частин в особистих, у тому числи наукових і освітянських цілях. Права на рукопис вважаються переданими Авторами редакції з моменту підписання до друку випуску журналу, в якому він публікується. Передрук матеріалів, опублікованих у журналі, іншими фізичними та юридичними особами можливий тільки зі згоди редакції, з обов’язковим зазначенням випуску журналу, в якому було опубліковано матеріал.