daljinsko zaznavanje - In?titut za antropolo?ke in prostorske ?tudije ...

15 Predobdelava podob
napake pri prenosu oziroma arhiviranju, ki jih opazimo kot črne linije na podobi. Drugo
vrsto pomanjkljivosti srečamo pri senzorjih, ki valovanje zaznavajo z več detektorji
(razdelek 8.2). V idealnem primeru bi vsak detektor zaznal enake vrednosti za enake
vrednosti sevane energije oziroma radiance (ob izstrelitvi satelita je res tako). Zaradi
razlik v staranja pa se vrednosti nekoliko razlikujejo in na podobi opazimo sistematičen
ponavljajoč se vzorec, ki je še posebej očiten na zelo temnih površinah.
15.1.1 Manjkajoče vrstice
Manjkajočih vrstic, ki se pojavijo na podobah, seveda ne moremo preprosto odpraviti.
Lahko pa na osnovi podatkov v okolici (vrstici nad in pod) izpuščene vrstice ocenimo
vrednosti v manjkajočih pikslih (slika 15.1). Pristop temelji na prostorski avtokorelaciji,
to je dejstvu, da vrednosti na podobi niso neodvisne. Točke, ki so blizu skupaj, imajo
namreč podobne vrednosti.
(a) (b)
Slika 15.1: Manjkajoče vrstice na podobi (a) lahko nadomestimo z vrednostmi sosednjih
pikslov (b).
Najpreprostejši način zapolnjevanja manjkajočih vrstic je povprečenje vrednosti v
vrstici nad in pod manjkajočo
I(s,v) =
I(s,v + 1) + I(s,v − 1)
. (15.1)
2
Pri tem je I(s,v) intenziteta piksla v stolpcu s in vrstici v. S tovrstnim izračunom
dobimo nove vrednosti pikslov, ki se praviloma razlikujejo od tistih v sosednjih vrsticah.
Težave imamo samo v primeru, ko opazujemo mejo dveh zelo različnih območij in
dobimo »nenaravne« vrednosti.
Postopek lahko izboljšamo v primeru večspektralnih podob, pri katerih je »pokvarjen«
en sam kanal. Takrat lahko opazujemo vrednosti tako v sosednjih pikslih kot
tudi v istem pikslu v drugih kanalih, manjkajočo vrednost pa določimo z opazovanjem
korelacije med piksli v različnih kanalih.
124