daljinsko zaznavanje - In?titut za antropolo?ke in prostorske ?tudije ...
daljinsko zaznavanje - In?titut za antropolo?ke in prostorske ?tudije ...
daljinsko zaznavanje - In?titut za antropolo?ke in prostorske ?tudije ...
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
15 Predobdelava podob<br />
Stopnja poligona Število kontrolnih točk<br />
1 3<br />
2 6<br />
3 10<br />
4 15<br />
5 21<br />
6 28<br />
7 36<br />
8 45<br />
9 55<br />
10 66<br />
Tabela 15.1: Število potrebnih kontrolnih točk v odvisnosti od stopnje pol<strong>in</strong>oms<strong>ke</strong><br />
transformacije.<br />
Opisani nač<strong>in</strong> registracije imenujemo tudi registracija podobe na karto ali geokodiranje.<br />
Registracijo pa lahko izvajamo tudi med dvema podobama, od katerih je ena že<br />
referencirana. Tako referenciranje se imenuje registracija podobe na podobo, izvajamo<br />
pa ga lahko tako ročno kot s samodejnimi postopki.<br />
15.2.1 Prevzorčenje podob<br />
Transformacija, ki jo dobimo iz kontrolnih točk, omogoča določitev geografskih koord<strong>in</strong>at<br />
iz slikovnih. Provotno podobo moramo nato pretvoriti v referencirano, kar storimo<br />
s postopkom, ki mu pravimo prevzorčenje. Pri prevzorčenju izračunamo vrednosti novih<br />
pikslov z upoštevanjem starih. Matriko nove podobe dobimo iz vrednosti na stari,<br />
tako da <strong>za</strong> vsak nov piksel poiščemo njegov položaj v izvorni podobi <strong>in</strong> izračunamo <strong>in</strong>tenziteto<br />
v novi. Ker središča novih pikslov ne ustre<strong>za</strong>jo središčem starih, uporabljamo<br />
različne metode prevzorčenja, od katerih so najpogostejše:<br />
• metoda najbližjega soseda,<br />
• bil<strong>in</strong>earna <strong>in</strong>terpolacija <strong>in</strong><br />
• kubična konvolucija.<br />
Metoda najbližjega soseda priredi v novi podobi pikslu vrednost njegovega najbližjega<br />
soseda iz prvotne podobe, kot je prika<strong>za</strong>no na sliki 15.4 (a). To je najpreprostejša<br />
metoda, ki ne sprem<strong>in</strong>ja vrednosti, vendar nekatere slikovne elemente izgubi, druge pa<br />
podvoji. Poleg tega so pretvorjene podobe videti nazobčane <strong>in</strong> <strong>za</strong>to niso najprimernejše<br />
<strong>za</strong> vizualno <strong>in</strong>terpretacijo.<br />
Bil<strong>in</strong>earna <strong>in</strong>terpolacija upošteva uteženo povprečje štirih najbližjih sosedov, kot<br />
kaže slika 15.4 (b). S povprečenjem se spremenijo vrednosti prvotnih pikslov <strong>in</strong> nova<br />
podoba ima drugačne vrednosti. Slednje je lahko neprijetno, če nameravamo podobo<br />
dodatno obdelovati <strong>in</strong> jo, na primer, klasificirati glede na spektralni odziv. V tem<br />
primeru je mogoče prevzorčenje opraviti šele po klasifikaciji. Ker pa so tudi v prvotni<br />
podobi vrednosti pikslov povprečja znotraj ločljivostih celic, z bil<strong>in</strong>earno <strong>in</strong>terpolacijo,<br />
ki prav tako <strong>za</strong>jame okolico opazovanega območja, ne naredimo veli<strong>ke</strong> napa<strong>ke</strong>.<br />
Izmed vseh naštetih tehnik je najbolj <strong>za</strong>pletena kubična konvolucija, ki nove vrednosti<br />
izračuna z <strong>in</strong>terpolacijo iz šestnajstih sosednjih vrednosti prvotne podobe, kar<br />
128
Change language