Панорамное изображение - Pansharpened image

Эта статья нужны дополнительные цитаты для проверка. Пожалуйста помоги улучшить эту статью к добавление цитат в надежные источники. Материал, не полученный от источника, может быть оспорен и удален. Найдите источники: "Панорамное изображение"  – Новости  · газеты  · книги  · ученый  · JSTOR (Сентябрь 2014 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)

Pansharpening это процесс слияния с высоким разрешением панхроматический и более низкое разрешение мультиспектральный изображения для создания одного цветного изображения с высоким разрешением. Карты Гугл и почти каждая компания, создающая карты, использует эту технику для повышения качества изображения. Панорамная резкость создает цветное изображение с высоким разрешением из трех, четырех или более многоспектральных спутниковых диапазонов низкого разрешения плюс соответствующий панхроматический диапазон высокого разрешения:

Цветные полосы с низким разрешением + полоса в оттенках серого с высоким разрешением = цветное изображение с высоким разрешением

Такие комбинации диапазонов обычно объединяются в наборы спутниковых данных, например Ландсат 7, который включает шесть мультиспектральных диапазонов с разрешением 30 м, инфракрасный диапазон 60 м и панхроматический диапазон с разрешением 15 м. МЕСТО, GeoEye и DigitalGlobe Пакеты коммерческих данных также обычно включают как многоспектральные полосы с низким разрешением, так и одиночный панхроматический диапазон. Одной из основных причин такой конфигурации спутниковых датчиков является снижение веса, стоимости, полосы пропускания и сложности спутника. Панорамная резкость использует пространственную информацию в полосе шкалы серого с высоким разрешением и информацию о цвете в мультиспектральных полосах для создания цветного изображения с высоким разрешением, существенно увеличивая разрешение информации о цвете в наборе данных, чтобы оно соответствовало разрешению панхроматической полосы.

Один из распространенных классов алгоритмов повышения резкости называется «подстановка компонентов».^[1] что обычно включает в себя следующие шаги:

• Повышающая дискретизация: цветные полосы подвергаются повышающей дискретизации до того же разрешения, что и панхроматическая полоса;
• Выравнивание: цветные полосы с повышенной дискретизацией и панхроматическая полоса выравниваются, чтобы уменьшить артефакты из-за неправильной регистрации (обычно, когда данные поступают с одного и того же датчика, этот шаг обычно не требуется);
• Прямое преобразование: цветные полосы с повышенной дискретизацией преобразуются в альтернативное цветовое пространство (где интенсивность ортогональна информации о цвете);
• Согласование интенсивности: интенсивность цветных полос согласуется с интенсивностью панорамирования полосы в преобразованном пространстве;
• Замена компонентов: панорамированная полоса затем напрямую заменяется преобразованным компонентом интенсивности;
• Обратное преобразование: обратное преобразование выполняется с использованием замененного компонента интенсивности для преобразования обратно в исходное цветовое пространство.

Обычные преобразования цветового пространства, используемые для панорамирования: HSI (оттенок-насыщенность-интенсивность) и YCbCr. Те же шаги можно выполнить с помощью вейвлет-разложения или PCA и заменяя первый компонент панелью.

Методы панорамирования резкости могут привести к спектральным искажениям при панорамировании спутниковых изображений из-за природы панхроматической полосы. Панхроматический диапазон Landsat, например, нечувствителен к синему свету. В результате спектральные характеристики необработанного цветного изображения с панорамированием могут не точно совпадать с характеристиками соответствующего изображения RGB с низким разрешением, что приводит к изменению цветовых тонов. Это привело к разработке многих алгоритмов, которые пытаются уменьшить это спектральное искажение и создавать визуально приятные изображения.

Рекомендации