Generación semi-automática de mosaicos. Aplicación de técnicas de fusión de imágenes

C. Miravet

Description

Resumen
Se presenta un sistema semi automático de generación de mosaicos que reduce la intervención humana a un llÚnimo. El procedimiento esta constituido por los pasos de corrección geométrica, corrección radiométrica, determinación del contenido óptimo en la zona de solape mediante técnicas de fusión de imágenes y generación de la imagen compuesta. Se presentan resultados de su aplicación sobre imágenes utilizadas en aplicaciones reales de teledetección.
Abstract
A system for semiautomatic mosaic generation is presented. The system, which reduces the human interaction to a minimum, is composed of fue following processing steps: geometric correction, radiometric correction, determination of the opti-mal image content on overlapping areas by means of image fusion techniques and, finally, generation of the composed image. Results are presented on a real remote sensing application.

Sujets

• George Barna
• Image registration
• Image fusion

Informations

• Publié par: erevistas
• Publié le: 01 janvier 1998
• Nombre de lectures: 13
• Langue: Español
• Poids de l'ouvrage: 1 Mo

Extrait

Revista de Teledetección. 1998
Generación semi-automática de mosaicos.
Aplicación de técnicas de fusión de imágenes
C. Miravet*, J. Santamaría*, E. Coiras*, J. Ureña* J. C. Escudero**, A. Sarasúa**
* División Aeroespacial. SENER Ingeniería y Sistemas, S.A.
Severo Ochoa 4, 28760, Tres Cantos (Madrid)
** Centro de Estudios Ambientales, Ayuntamiento de Vitoria.
Armentia 23, 01007, Vitoria-Gasteiz


RESUMEN ABSTRACT
Se presenta un sistema semi automático de genera- A system for semiautomatic mosaic generation is
ción de mosaicos que reduce la intervención huma- presented. The system, which reduces the human
na a un llÚnimo. El procedimiento esta constituido interaction to a minimum, is composed of fue
por los pasos de corrección geométrica, corrección following processing steps: geometric correction,
radiométrica, determinación del contenido óptimo radiometric correction, determination of the opti-
en la zona de solape mediante técnicas de fusión de mal image content on overlapping areas by means
imágenes y generación de la imagen compuesta. Se of image fusion techniques and, finally, generation
presentan resultados de su aplicación sobre imáge- of the composed image. Results are presented on a
nes utilizadas en aplicaciones reales de teledetec- real remote sensing application.
ción.

PALABRAS CLAVE: Generación de mosaicos, KEY WORDS: Mosaic generation, image registra-
registro de imágenes, fusión de imágenes. tion, image fusion.



Sin pérdida de generalidad, puede reducirse el INTRODUCCIÓN
problema al caso de la generación de un mosaico a
La generación de una imagen mosaico a partir de partir de dos imágenes de entrada, pudiendo tratar-
un conjunto de imágenes parciales de una zona de se el problema general por aplicación iterativa del
interés, constituye una operación de uso frecuente proceso sobre el mosaico generado en el paso
en el ámbito de la teledetección. La obtención de anterior y cada nueva imagen de entrada.
mosaicos de alta calidad requiere frecuentemente En el siguiente punto se presenta una descripción
la intervención humana especializada en la realiza- básica del procedimiento desarrollado, y se expo-
ción de tareas de tipo repetitivo, con el consiguien- nen en detalle los módulos constituyentes del pro-
te impacto en el coste y laboriosidad del proceso. ceso. Finalmente, se presentan y analizan los resul-
En el presente trabajo se describe un sistema tados obtenidos.
semiautomático de generación de mosaicos que
reduce la intervención humana a un mínimo, y se DESCRIPCION DEL
presentan resultados de su aplicación sobre imáge-
PROCEDIMIENTO nes utilizadas en aplicaciones reales de teledetec-
ción. El procedimiento desarrollado para la generación
El problema a tratar puede formularse como el de un mosaico a partir de dos imágenes está consti-
de composición en una única imagen (mosaico) de tuido por los siguientes pasos:
la información proveniente de un conjunto de a) Corrección Geométrica
vistas parciales de una escena. Estas vistas pueden En este módulo se determinan las funciones de
estar adquiridas por distintos sensores, en momen- correspondencia geométrica entre las dos imáge-
tos diferentes o con geometrías de adquisición nes de entrada. El conocimiento de estas funcio-
diferentes, lo que da lugar a la aparición de discon- nes permite representar ambas imágenes en un
tinuidades geométricas y radiométricas de la ima- mismo sistema de referencia, asegurando la con-
gen resultante. El proceso de generación debe tinuidad geométrica en las zonas de solape.
minimizar estas discontinuidades y debe seleccio- b) Corrección radiométrica
nar de forma óptima la información a presentar en Una vez conocidas la transformaciones geomé-
las zonas de solapamiento entre distintas vistas, tricas, es necesario aplicar transformaciones ra-
donde se dispone de fuentes de información dife- diométricas para evitar discontinuidades de in-
rentes relativas al valor radiométrico de cada punto tensidad y contraste en la imagen resultante. Es-
de la escena. tas transformaciones se basarán en el análisis de
la zona de solape, que es la más sensible a estos
Nº 10 – Diciembre 1998 1 de 7 C. Miravet, J. Santamaría, E. Coiras, J. Ureña J. C. Escudero, A. Sarasúa
efectos, y en la que además se dispone de infor- entre ambas imágenes. Esta medida, que puede
mación en ambas imágenes, permitiendo impo- absorber variaciones lineales de contraste entre
ner condiciones de igualdad en las distribuciones ambas vistas, viene dada, para ventanas locales de
de nivel de gris. dimensión N x N, por:
c) Determinación del contenido óptimo en la zona
N Nde solape
    (1) p (i, j) −p · p (i, j) −p   ∑∑ 1 1 2 2 En la zona de solape se dispone de dos valores    
i=−−N j = N
C =diferentes de nivel de gris para cada punto de la
N N N N2 2
   escena, aún después de uniformizar intensidades p (i, j) −p · p (i, j) −p   ∑∑ 1 1 ∑∑ 2 2
   i=−−N j = N i=−−N j = Ny contrastes. En este módulo se calcula el resul-
tado óptimo para cada pixel de forma automáti-
ca, mediante un procedimiento de fusión de Donde representa el nivel de gris en las p(i, j)
imágenes (Santamaría y Gómez, 1993) desarro- coordenadas (i, j), el valor medio de nivel de pllado en SENER y que ha sido aplicado con éxi-
gris en la ventana seleccionada y el subíndice (1, to en diversos entornos operativos (Duclos et al.,
2), la imagen considerada. 1997), (Desco et al., 1996).
Tras esta proceso de refinamiento, el conjunto de d) Generación de la imagen compuesta
puntos homólogos se utiliza en el ajuste de los Los pasos anteriores proveen la zona de super-
parámetros de una función de registro preestable-posición. Es necesario entonces generar el resto
cida, que siguiendo un procedimiento de uso gene-de la imagen mediante la aplicación del registro
ralizado, se ha aproximado por una función poli-según se ha determinado en el primer paso y de
nómica. En caso de no existir distorsiones o de-las correspondientes correcciones radiométricas.
formaciones de perspectiva importantes, los poli-
nomios de primer grado (transformación afín) Estos pasos se describen a continuación en deta-
permiten obtener correspondencias entre imágenes lle.
con un grado de precisión suficiente para esta
Registro de las imágenes de entrada aplicación. Esta transformación permite corregir
efectos de traslación, rotación y escalado anámor-El proceso de registro permite determinar las le-
fico entre imágenes, resultando en una transforma-yes de correspondencia geométrica entre las dos
ción con seis coeficientes libres que se ajustan por imágenes de entrada a partir del conocimiento de
mínimos cuadrados a las coordenadas de los pun-las coordenadas de un conjunto de puntos homólo-
tos homólogos (Pratt, 1991). gos (correspondientes al mismo punto de la esce-
na) en ambas imágenes. Nivelación radiométrica de las imáge-
La selección de estos pares de puntos homólogos nes de entrada
constituye la única intervención humana en el
Una vez en disposición de las transformaciones proceso, pudiendo obviarse si la correspondéncia
geométricas que relacionan ambas imágenes, pue-geométrica entre imágenes es conocida de antema-
de detenninarse la zona de superposición entre no, tal como es el caso si se dispone de imágenes
ambas en la imagen mosaico. Como se ha mencio-georreferenciadas.
nado anteriormente, la nivelación radiométrica de En el sistema desarrollado, el tiempo requerido
ambas imágenes se realizará utilizando esencial-para la realización de esta operación se ha reducido
mente dicha zona de solape. al máximo mediante la implementación de un
La nivelación radiométrica permite reducir la di-entorno gráfico adecuado y la integración de un
ferente percepción de intensidad y contraste globa-sistema automático de refinamiento del registro
les en cada imagen. En nuestro sistema, este proce-que permite reducir el número de puntos a sumi-
so se realiza mediante aplicación de transforma-nistrar para obtener una estimación precisa de las
ciones afines de nivel de gris que igualen paráme-funciones de registro.
tros estadísticos (media y desviación estándar) en Así, una vez determinados manualmente un con-
los histogramas de las imágenes de entrada sobre junto de puntos homólogos, el sistema de refina-
la zona de solape. La aplicación directa de estas miento opera mediante extracción de una ventana
funciones puede causar saturaciones en los niveles centrada en las coordenadas del punto sele