CHƯƠNG 2

TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO VẼ ẢNH LẬP THỂ

Cùng với sự phát triển của ngành Trắc địa - bản đồ, lịch sử phát triển của

phương pháp đo vẽ ảnh trải qua nhiều giai đoạn khác nhau, mỗi giai đoạn phát

triển của nó tương ứng với khả năng về công nghệ đương thời.

Các phương pháp đo vẽ ảnh bao gồm:

- Phương pháp đo vẽ ảnh tương tự.

- Phương pháp đo vẽ ảnh giải tích.

- Phương pháp đo vẽ ảnh số.

2.1. Phương pháp đo vẽ ảnh tương tự

Trong phương pháp đo vẽ ảnh tương tự có hai phương pháp đo vẽ khác

nhau: phương pháp vi phân và phương pháp toàn năng.

2.1.1 Phương pháp vi phân

Quá trình thành lập bản đồ gốc từ ảnh đo được tiến hành độc lập với nhau

cả về không gian và thời gian.

Số lượng công tác riêng biệt trong phương pháp vi phân phụ thuộc vào biện

pháp sử dụng để đo vẽ bản đồ.

Sản phẩm của phương pháp đo vẽ vi phân là bình đồ ảnh có đường đồng

mức.

Các thiết bị dùng đo vẽ ảnh trong phương pháp vi phân có độ chính xác

thấp, năng suất không cao.

Quy trình công nghệ thành lập bản đồ bằng phương pháp vi phân gồm các bước

sau:

Chụp ảnh hàng không.

Đo nối điểm khống chế ngoại nghiệp.

Tăng dày khống chế ảnh.

Điều vẽ ảnh hàng không.

Đo vẽ địa hình.

Tẩy trắng và chụp lại kết quả đo vẽ.

Chiếu hình chuyển vẽ địa hình, địa vật.

Thanh vẽ bản đồ gốc

Phương pháp trên xuất hiện ở Liên Xô (cũ) vào những năm 30 của thế kỷ 20, nay

không còn được ứng dụng nữa.

2.1.2 Phương pháp toàn năng

Phương pháp đo vẽ ảnh dựa trên nguyên lý biến đổi chùm tia chiếu của tờ ảnh.

Phương pháp sử dụng hệ thống các máy đo vẽ toàn năng.

Quy trình công nghệ thành lập bản đồ địa hình bằng phương pháp toàn năng như

sau:

Sơ đồ 2: Quy trình thành lập bản đồ địa hình bằng phương pháp toàn năng

2.2. Phương pháp đo vẽ ảnh giải tích

Phương pháp đo vẽ ảnh giải tích ra đời thay thế phương pháp đo vẽ ảnh

tương tự.

Nội dung của phương pháp như sau:

Phát triển phương pháp tam giác ảnh không gian giải tích thay thế

phương pháp tam giác ảnh không gian quang cơ.

Xây dựng hệ thống đo ảnh giải tích trên cơ sở liên kết chặt chẽ giữa

các thiết bị đo ảnh chính xác cao với hệ thống máy tính và phần mềm

chuyên dụng.

Khảo sát thiết kế, làm dấu mốc

Bay chụp ảnh

Đo nối khống chế ngoại nghiệp

Tăng dày tam giác ảnh không gian nội nghiệp

Đo vẽ trên máy toàn năng Thanh vẽ bản đồ gốcĐoán đọc và

điều vẽ ảnh

Sự khác nhau giữa phương pháp giải tích và phương pháp tương tự: phương pháp

giải tích lấy xử lý tính toán để thực hiện quá trình giao hội các tia chiếu trong

không gian thay thế phép giao hội quang cơ của phương pháp đo vẽ ảnh tương tự.

2.3. Phương pháp đo vẽ ảnh số

2.3.1 Tổng quát

Trong phương pháp đo ảnh số, dữ liệu đầu vào phục vụ công tác đo ảnh là ảnh

dạng số, đó là ảnh chụp kỹ thuật số hoặc cũng có thể là ảnh tương tự được chuyển

thành dạng số bằng hệ thống máy quét ảnh. Khi quét ảnh, hệ thống máy quét ghi

nhận tín hiệu từ tấm ảnh thông qua hệ thống thiết bị điện từ. Các điểm ảnh được

lưu trữ trong máy tính dưới dạng giá trị độ xám của điểm ảnh.

Hệ thống đo vẽ ảnh số sẽ xử lý các tín hiệu điện từ của tờ ảnh để thành lập mô

hình lập thể ảnh số.

Các công tác chính khi thành lập mô hình lập thể ảnh số bao gồm:

Định hướng trong của tờ ảnh.

Định hướng tương đối cặp ảnh lập thể.

Định hướng tuyệt đối mô hình lập thể.

Thành lập mô hình lập thể.

Xác định toạ độ, độ cao điểm ảnh.

Thành lập mô hình độ cao số.

Nội suy đường đồng mức.

Số hoá các đối tượng trong mô hình lập thể (chủ yếu là chi tiết địa vật) và trong

ảnh nắn trực giao.

Hiện nay, tồn tại 2 khái niệm về phương pháp đo ảnh số:

Khái niệm thứ nhất: phương pháp đo vẽ ảnh số là phương pháp xử lý các

thông tin hình học và thông tin vật lý của ảnh đo. Phương pháp dựa trên

nguyên lý của phương pháp đo vẽ ảnh kết hợp lý luận và phương pháp của

nhiều lĩnh vực khoa học khác như: khoa học máy tính, kỹ thuật nhận dạng, kỹ

thuật xử lý tín hiệu số,… Kết quả xử lý của phương pháp tồn tại dưới dạng số,

tức là các số liệu đầu vào, số liệu trung gian và số liệu đầu ra đều ở dạng số.

Khái niệm thứ hai: tất cả các phương pháp đo ảnh trong đó các kết quả xử

lý trung gian và sản phẩm cuối cùng của nó ở dạng số thì được gọi là phương

pháp đo ảnh số.

Theo khái niệm thứ hai, có 2 phương pháp đo ảnh số:

Phương pháp đo vẽ ảnh số có sự trợ giúp của máy tính là phương pháp

đo vẽ ảnh sử dụng các hệ thống máy đo vẽ ảnh giải tích hoặc máy đo vẽ

ảnh quang cơ kết hợp máy tính thu nhận dữ liệu và xử lý dữ liệu thành

lập bản đồ số, mô hình độ cao số, ..

Trong phương pháp này, dữ liệu đầu vào là các ảnh quang học analog,

quá trình đo ảnh thực hiện theo phương pháp nhìn lập thể, máy tính thực

hiện quá trình ghi nhận dữ liệu và xử lý dữ liệu. Đây là phương pháp đo

vẽ bán tự động.

Phương pháp đo vẽ ảnh số sử dụng hệ thống máy tính và các phần mềm

chuyên dụng thực hiện quá trình xử lý ảnh một cách tự động. Phương

pháp này không cần sử dụng các máy quang cơ và các thao tác truyền

thống.

Dữ liệu đầu vào sử dụng các ảnh số hoặc ảnh quang học analog thông

qua quá trình số hoá ảnh.

Dựa vào quá trình số hoá ảnh, có 3 phương pháp đo vẽ ảnh số:

a) Phương pháp đo ảnh số phối hợp: người ta lắp đặt bộ số hoá

CCD trên máy đo ảnh giải tích để số hoá từng phần của tờ ảnh,

dữ liệu số hoá thu nhận thông qua bộ tổ hợp.

Một số hệ thống tiêu biểu như:

- Hệ thống DCCS (Digital Comparator Correlation System) của hãng Helava.

- Hệ thống của hãng Wild và Kern.

b) Phương pháp đo ảnh toàn số: dữ liệu đầu vào là các ảnh số,

tín hiệu ảnh được ghi nhận thông qua các hệ thống điện từ. Nếu

tư liệu đầu vào là ảnh analog thì phải tiến hành số hoá ảnh.

Một số hệ thống đo vẽ ảnh sử dụng phương pháp này như:

- Imagestation (Intergraph - Mỹ).

- Leica – helava (Thuỵ sỹ).

- Photomod (Racurs – Nga).

c) Phương pháp đo ảnh số tức thời: quá trình ghi nhận và xử lý

thông tin tờ ảnh diễn ra đồng thời với sự kết hợp giữa thiết bị

chụp ảnh và máy tính.

Một số hệ thống tiêu biểu như:

- IRI – D256 (Canada).

- RTP (Thuỵ sỹ).

Điểm khác nhau giữa phương pháp đo ảnh toàn số với phương pháp đo ảnh

tương tự và phương pháp đo ảnh giải tích là quá trình số hoá và xử lý thông tin

bức xạ của ảnh đo. Thông tin bức xạ của các điểm ảnh là yếu tố đóng vai trò rất

quan trọng trong phương pháp đo vẽ ảnh số.

Sự ra đời của phương pháp đo vẽ ảnh số làm cho các hệ thống đo vẽ ảnh quang

cơ trở nên không còn phù hợp. Các hệ thống máy tính trạm hoặc máy tính cá nhân

kết hợp phần mềm chuyên dụng dần dần thay thế các máy đo vẽ quang cơ.

Phương pháp đo vẽ ảnh số thực hiện hầu hết các thao tác trong công tác đo ảnh với

mức độ tự động hoá cao.

Sự phát triển của khoa học kỹ thuật, đặc biệt sự ra đời của hệ thống định vị

toàn cầu GPS (Global Positioning System), làm cho công tác bay chụp ảnh và tăng

dày khống chế ảnh trở nên hiệu quả hơn, phương pháp đo vẽ ảnh số ngày càng

được ứng dụng rộng rãi.

Với sự ra đời của phương pháp đo vẽ ảnh số, các trạm đo vẽ ảnh số tự động và

bán tự động dần dần thay thế các máy đo vẽ quang cơ truyền thống.

Phổ biến hiện nay là các trạm xử lý ảnh số của các hãng: ImageStation (Intergraph

- Mỹ), Leica – Helava (Thuỵ Sĩ), Photomod (Racurs – Nga).

Đây là những hệ thống xử lý ảnh số trên các hệ thống máy tính trạm (station) hoặc

máy tính cá nhân (PC). Các hệ thống này gọn nhẹ hơn so với các máy đo vẽ toàn

năng trước đây.

2.3.2 Các ứng dụng của phương pháp đo ảnh số

- Thành lập các loại bản đồ địa hình dạng số tỷ lệ lớn và trung bình.

- Thành lập bản đồ địa chính các tỷ lệ từ 1/1000 - 1/25000.

- Thành lập bản đồ ảnh trực giao.

- Thành lập mô hình độ cao số địa hình; xây dựng cơ sở dữ liệu độ cao phục

vụ các ứng dụng trong hệ thống thông tin địa lý (GIS) nhờ khả năng kết nối

của trạm đo ảnh số với các hệ thống GIS; phục vụ công tác lưu trữ, xử lý,

phân tích, khai thác thông tin của các ngành kinh tế, quốc phòng,…

Ưu điểm của phương pháp ảnh số so với các phương pháp đo ảnh truyền

thống trước đây là:

Các sản phẩm dạng số (lưu trữ trên máy tính hoặc các thiết bị lưu

khác như đĩa CDRom, thanh ghi, v.v.), các sản phẩm dạng số này

được kết nối trực tiếp đến các hệ thống ứng dụng khác một cách

nhanh chóng và hiệu quả.

Hệ thống trang thiết bị gọn nhẹ dễ vận chuyển, chiếm ít không gian.

Nhược điểm: Các trang thiết bị còn rất đắt tiền nên chưa thể trang bị rộng

khắp trong sản xuất. Người sử dụng hệ thống cần được đào tạo các kỹ năng

chuyên ngành.

2.3.3 Hệ thống đo vẽ ảnh số

Sơ đồ 3: Hệ thống đo vẽ ảnh số

Ảnh hàng không (Analog) Ảnh hàng không (Digital)

Máy quét

Trạm đo vẽ ảnh số

Bảng số liệu khống chế mặt đất

Số liệu trắc địa

Sơ đồ, chú giải..

Máy in Hệ thống thông tin địa lý Bản đồ số

Ảnh trực giao Bản đồ giấy

a) Máy quét

Máy quét dùng chuyển đổi ảnh từ dạng tương tự sang dạng số lưu trên máy tính.

Ảnh quét chuyển đổi được nhờ bộ cảm ghi nhận cường độ ánh sáng của các phần

tử ảnh.

Bộ cảm có hai loại:

Bộ cảm ghi nhận cường độ ánh sáng theo thang độ xám.

Bộ cảm ghi nhận cường độ sáng theo tổ hợp màu.

Máy quét có thể phân thành 2 loại:

Máy quét hình trống: mặt số hoá của máy dạng hình trụ quay quanh trục.

Máy quét dạng phẳng: có hai loại

Quét xuyên: tia sáng đi xuyên qua ảnh quét

Quét phản xạ: tia sáng phản xạ trên bề mặt ảnh quét.

Máy quét dạng phẳng có tốc độ quét chậm nhưng cho ảnh quét có độ phân giải

cao.

Máy quét dùng trong ảnh số phải thoả mãn 2 điều kiện: độ chính xác hình học của

ảnh quét và độ chính xác bức xạ.

Hình dạng và giá trị độ xám của pixel ảnh hưởng lớn đến các kết quả xác định từ

mô hình lập thể của phép đo ảnh số.

Những tấm ảnh quét dùng máy quét thông thường trước khi tiến hành xây dựng

mô hình lập thể đều phải qua công đoạn hiệu chỉnh hình học và hiệu chỉnh bức xạ

của ảnh quét. (Xem ba#ng 2: thông số kỹ thuật của một số loại máy quét ảnh)

Bảng 2: Các thông số kỹ thuật máy quét ảnh

Nhà sản xuất Tên máy Độ phân giải Độ chính xác

Intergraph PS1 7,5 3,0

Zeiss SCAI 7,0 2,0

Leica-Helava DSW500 4,0 2,0

Geo-System DELTA-SCAN 8,0 3,0

b) Trạm đo vẽ ảnh số

Trạm đo ảnh số là hệ thống xử lý dữ liệu đầu vào trong phép đo ảnh số: ảnh dạng

số, số liệu đo đạc thực địa, các thiết bị xuất - nhập.

Trạm đo ảnh số là sản phẩm của sự kết hợp giữa cơ sở lý thuyết trắc địa - bản đồ

với thành tựu khoa học trong lĩnh vực điện tử, công nghệ thông tin.

Trạm đo ảnh số cần sự phát triển về khoa học máy tính, không yêu cầu nhiều về

lĩnh vực cơ khí chính xác như trong các máy đo vẽ ảnh toàn năng.

Sơ đồ tổng quát trạm đo vẽ ảnh số như sau:

Sơ đồ 4: Trạm đo vẽ ảnh số

Bộ xử lý trung tâm (CPU): hiện nay các hệ thống máy tình trang bị các

CPU Intel Pentium4 tốc độ 2GHz – 3GHz hoàn toàn đáp ứng được các yêu

cầu về tốc độ xử lý trên các máy tính cá nhân.

Bộ xử lý đồ hoạ: Card đồ hoạ hỗ trợ 3D, ví dụ card Intense 3D Pro của

hãng Intergraph.

Màn hình: Các màn hình phẳng tần số quét từ 120Hz rất phổ biến trên thị

trường hiện nay.

Thiết bị lưu trữ: thời đại công nghệ thông tin đang phát triển mạnh mẽ hiện

nay liên tục cho ra đời những thiết bị lưu trữ như ổ cứng có dung lượng lưu

trữ đến hàng trăm Gigabyte, đĩa DVD có dung lượng đến hàng chục

Gigabyte, hoàn toàn đáp ứng nhu cầu lưu trữ dữ liệu số.

Thiết bị ngoại vi:ChuộtBàn phímKính lập thể quang học, kính phân cực.

Bộ xử lý trung tâm (CPU)

Bộ xử lý đồ họa (Card đồ hoạ)

Thiết bị lưu trữ:CDRomĐĩa mềmThanh ghi

Màn hình hỗ trợ 3D độ phân giải cao

Các thiết bị ngoại vi: chuột thông thường, chuột 3D, kính lập thể quang

học, kính xanh - đỏ, bàn phím v.v.

Ngồi hệ thống my trạm Workstation (hng Intergraph) đ được trang bị tại cc cơng

ty đo đạc ảnh ở Việt Nam hiện nay, hệ thống đo vẽ ảnh số trn cc my c nhn (PC)

như hệ thống Photomod (Rakurs – Nga), 3D Mapper (c) cũng dần trang bị cho

Cục đo đạc bản đồ - Bộ tổng tham mưu phục vụ cơng tc đo vẽ bản đồ bằng

phương php khơng ảnh số.

b.1.) Trạm đo ảnh số Imagestation (Intergraph - Mỹ)

Trạm đo vẽ ảnh rất hiện đại chạy trên hệ thống máy tính trạm (Workstation) có

khả năng tự động hoá cao, thực hiện hầu hết các công tác đo vẽ ảnh số:

- Định hướng ảnh

- Tăng dày khống chế ảnh

- Thành lập mô hình lập thể

- Xây dựng mô hình độ cao số

- Nắn ảnh trực giao

- Số hoá các đối tượng ..

Quy trình xử lý thực hiện với tốc độ cao.

Trang thiết bị của hệ thống gồm các phần chính sau:

Máy quét Photoscan PS1 hoặc SCAI(do Đức sản xuất).

Bộ xử lý trung tâm (CPU): tối thiểu là PentiumII 300Mhz.

Bộ xử lý đồ hoạ: EdgeII+.

Bộ nhớ động: 128MB of Ram.

Đĩa cứng: 15Gb.

Màn hình: 18 inch, tần số 120Hz.

Kính lập thể.

Bộ kích hoạt hồng ngoại.

Chuột 3D điều khiển bằng hai tay.

Hệ điều hành: Windows NT, UNIX.

Hiện nay, hãng Intergraph đang chuyển dần từ các trạm đo trên máy chủ phức tạp

sang hệ thống các máy cá nhân (PC) với hệ điều hành Windows giúp người sử

dụng deã dàng thao tác hơn.

Hệ thống phần mềm của trạm đo vẽ ảnh Imagestation

ISPM (Image Station Photogrammetric Manager): quản lý khu đo trong

máy tính như: máy chụp ảnh, chiều cao bay chụp, tọa độ điểm khống chế

mặt đất, số dải bay..

ISDO (Image Station Digital Orientation): thực hiện chức năng định hướng

ảnh (định hướng trong, định hướng tương đối, định hướng tuyệt đối).

ISSD (Image Station Stereo Display): hiển thị mô hình lập thể của cặp ảnh.

ISFC (Image Station Feature Collection): đo vẽ các đối tượng chi tieát

trong mô hình lập thể.

ISDC (Image Station Digital Terrain Modeling Collection): mô tả các yếu

tố đặc trưng địa hình (điểm độ cao đặc trưng, đường tụ thủy, phân thủy cho

phép tạo mô hình độ cao số DTM và vẽ các đường đồng mức tự động).

ISMT (Image Station Match – AT): thành lập mô hình độ cao số (tạo các

DTM tự động theo nguyên lý khớp ảnh).

Ngoài ra, hệ thống còn có các phần mềm kèm theo:

Microstation: phần mềm đồ họa phục vụ biên tập thành lập bản đồ.

MGE (Modular GIS Environment): thu thập, phân tích, lưu trữ tích hô#p dữ

liệu không gian và các thông tin thuộc tính thành một hệ thống nhất.

Iplot: in ấn, xuất bản bản đồ.

b.2.) Hệ thống 3D Mapper

Hệ thống xử lý ảnh số trên máy tính cá nhân (PC) thực hiện hầu hết các công tác

đo vẽ ảnh (ngoại trừ công tác tăng dày khống chế ảnh).

Trang thiết bị của hệ thống bao gồm:

Bộ xử lý trung tâm (CPU): tối thiểu là PentiumII 350Mhz.

Bộ nhớ động: 128 MB of Ram.

Ổ cứng: 6GB.

Màn hình: 17 inch, 120Hz.

Chuột 3D.

Kính lập thể.

Hệ điều hành: Win NT, Win 98.

b.3.) Hệ thống Photomod

Hệ thống xử lý ảnh số chạy trên máy tính cá nhân của hãng Racurs (Nga) hiện

đang phổ biến trên thế giới; tại Việt Nam, hệ thống được Cục bản đồ - Bộ Tổng

tham mưu áp dụng trong công tác đo ảnh số phục vụ công tác thành lập bản đồ địa

hình.

Đây là một hệ thống hiện đại, các thao tác thực hiện dễ dàng đối với người sử

dụng. Hệ thống có khả năng thực hiện hầu hết các công tác đo ảnh số với khả năng

tự động hoá cao, ngoại trừ phần tăng dày khống chế ảnh phụ thuộc thao tác của

người sử dụng.

Phần cứng:

Bộ xử lý trung tâm (CPU): tối thiểu PentiumII, 300Mhz.

Bộ nhớ động : 64 Mb.

Ổ cứng : 2 Gb.

Màn hình : 17 inch, 120hz.

Chuột thông thường, chuột 3D, bàn phím.

Kính lập thể, kính xanh đỏ.

Hệ điều hành : Win NT, Win 98.

Phần mềm: gồm các modul sau

Photomod Project Manager: quản lý thông tin khu đo, camera chụp ảnh, số

lượng dải bay, số lượng ảnh chụp ..

Photomod Aerial Triangulation: định hướng trong, định hướng tương đối,

định hướng tuyệt đối.

Photomod Solver: bình sai khống chế ảnh.

Photomod montage desktop: hiển thị mô hình lập thể.

Photomod Stereo Draw: đo vẽ các đối tượng trong mô hình lập thể.

Photomod 2D Vector: số hoá các đối tượng trong 2D.

Photomod Fast Ortho: nắn ảnh trực giao.

Photomod Scan Correct: hiệu chỉnh hình học ảnh quét.

Tính ưu việt của hệ thống là khả năng xử lý trên các máy tính cá nhân với giá

thành rẻ, có thể dùng chuột thông thường để xử lý, hệ thống nhìn lập thể ổn định,

có khả năng kết nối tốt với các hệ thống phần mềm đồ hoạ như Autocad,

Microstation, Mapinfo, ...

c) Máy in

Sản phẩm của trạm đo ảnh số được lưu trữ ở hai dạng:

- Dạng số: đĩa cứng, đĩa CDRom,..

- Dạng giấy: các bản đồ giấy. Dạng lưu trữ này cần được in ra giấy thông qua

hệ thống máy in. Có nhiều loại máy in khác nhau trên thị trường:

Phân theo độ chính xác của máy in: có 3 loại

Máy in có độ phân giải thấp: độ phân giải

Máy in có độ phân giải trung bình:

Máy in có độ phân giải cao:

Phân loại theo kiểu in: có 5 loại

Máy in tĩnh điện.

Máy in phun.

Máy in nhiệt.

Máy in laser.

Máy in phim.

CHƯƠNG 3

CƠ SỞ PHƯƠNG PHÁP ĐO ẢNH SỐ

3.1. Cơ sở lý thuyết đo ảnh

3.1.1. Khái niệm ảnh đo

Ảnh đo là hình ảnh thu nhận các đối tượng trên mặt đất dựa trên nguyên lý

phép chiếu xuyên tâm. Ảnh đo là dữ liệu gốc phục vụ công tác đo đạc trong

phương pháp đo ảnh.

Trong phương pháp đo ảnh số, ảnh đo là kết quả của quá trình quét ảnh

điện từ và ghi nhận lại giá trị các điểm ảnh.

Ảnh đo có những tính chất sau:

Nội dung ảnh đo phản ánh trung thực các đối tượng trên bề mặt đất nhưng

chưa thể hiện theo đúng yêu cầu của bản đồ địa hình.

Mức độ chi tiết và khả năng đo đạc của ảnh đo phụ thuộc vào điều kiện và

phương thức chụp ảnh như: khí tượng, thiết bị, điều kiện bay chụp ảnh, ..

Ảnh đo chỉ là nguồn thông tin ban đầu phục vụ quá trình đo đạc chứ không

thể sử dụng ảnh đo như kết quả của quá trình đo đạc do:

Quan hệ tọa độ các điểm ảnh và các điểm tương ứng trên thực địa là

quan hệ theo phép chiếu xuyên tâm, không phải là phép chiếu vuông

góc như trong bản đồ.

Tỷ lệ các đối tượng và theo các phương trên ảnh không đồng nhất như

trên bản đồ do ảnh bị nghiêng và lồi lõm của bề mặt địa hình.

Hình ảnh các đối tượng trên ảnh không chính xác về vị trí và bị biến

dạng do quá trình chiếu hình, biến dạng vật liệu chụp ảnh, sai số chụp

ảnh,..

Do đó, để sử dụng ảnh đo trong công tác đo đạc thành lập bản đồ, cần nghiên cứu

các quy luật tạo hình, quang học và quang hoá của ảnh.

Hình 1: Quan hệ hình chiếu ảnh chụp và bản đồ

Từ hình 1, ta thấy khi các đối tượng trên mặt đất chiếu lên bản đồ qua phép chiếu

thẳng thì hình dạng các đối tượng được giữ nguyên, trong khi các đối tượng trên

mặt đất chiếu lên ảnh theo phép chiếu xuyên tâm thì hình dạng các đối tượng bị

biến dạng về mặt hình học và vị trí điểm.

3.1.2. Yếu tố hình học ảnh đo

Hình 2: Các yếu tố hình học ảnh đo

S

Bản đồ

Ảnh chụp

Mặt đất

Chiếu xuyên tâm

Chiếu thẳng

T

OSI

c

P

w

E

TH n

V

V

1.) Mặt phẳng vật: mặt phẳng E là mặt phẳng vật.

2.) Mặt phẳng ảnh: P là mặt phẳng ảnh, thông thường mặt phẳng P

nghiêng so với mặt phẳng vật một góc , gọi là góc nghiêng của

ảnh.

3.) S là tâm chụp ảnh hay tâm chiếu. Khoảng cách từ S đến mặt phẳng P

gọi là tiêu cự f.

4.) Dựng mặt phẳng qua S vuông góc với mặt phẳng P và E, mặt phẳng

này gọi là mặt phẳng đứng chính W.

5.) Vết của mặt phẳng đứng chính W trên mặt phẳng ảnh P tạo nên

đường dọc chính V-V.

6.) Vết của mặt phẳng đứng chính W trên mặt phẳng vật E tạo nên

đường hướng chụp.

7.) Giao tuyến của mặt phẳng vật E và mặt phẳng ảnh P tạo nên đường

nằm ngang TT.

8.) Từ tâm chiếu S kẻ đường vuông góc đến mặt phẳng ảnh P tại O, O

gọi là điểm chính ảnh.

9.) Từ S kẻ đường vuông góc với mặt phẳng vật E, giao của đường

vuông góc với mặt phẳng ảnh P là điểm n, n gọi là điểm đáy ảnh.

O

fk

S

10.) Từ góc OSn kẻ đường phân giác, đường này giao với mặt

phẳng ảnh P tại c, c gọi là điểm đẳng giác.

11.) Từ tâm S kẻ đường song song với mặt phẳng W, đường này

giao với mặt phẳng ảnh P tại I, I gọi là tụ điểm chính.

12.) Qua điểm tụ chính I, kẻ đường nằm ngang chứa trong mặt

phẳng P gọi đường chân trời (hi-hi).

13.) Tại điểm chính ảnh O, kẻ đường song song với đường nằm

ngang TT gọi là đường nằm ngang chính (h0-h0).

14.) Tại điểm đẳng giác c kẻ đường song song với đường nằm

ngang TT tạo thành đường đẳng tỷ lệ (hc-hc).

15.) Khoảng cách từ tâm chiếu S đến mặt phẳng vật E gọi là chiều

cao bay chụp ảnh H.

3.1.3. Tỷ lệ mô hình lập thể

Trong thực tế mô hình lập thể tạo nên qua việc thực hiện sự phản nghịch

hình học của qúa trình chụp ảnh không thể có kích thước bằng kích thước của đối

tượng chụp (như miền thực địa).

Thông thường khi xây dựng mô hình lập thể, cạnh đáy chụp ảnh B có thể thu nhỏ

tuỳ ý, nhưng vị trí tương đối của hai tấm ảnh trong cặp ảnh lập thể vẫn được khôi

phục và do đó các tia chiếu cùng tên vẫn giao nhau từng cặp trong không gian để

tạo nên mô hình lập thể. Như vậy, mô hình này đã được thu nhỏ so với đối tượng

thật (miền thực địa).

Tỷ lệ của mô hình lập thể được xác định theo tỷ số giữa độ lớn của cạnh

đáy chiếu ảnh b và cạnh đáy chụp ảnh B, tức là:

(3.1)

mMH được gọi là mẫu số tỷ lệ mô hình lập thể.

3.1.4. Xây dựng và định hướng mô hình lập thể

Định hướng mô hình lập thể là quá trình phục hồi lại những điều kiện hình học

lúc chụp ảnh của một cặp ảnh lập thể được gọi là định hướng mô hình lập thể.

Nhiệm vụ của định hướng mô hình lập thể là xác lập vị trí không gian của các

tấm ảnh trong hệ toạ độ không gian vật ( thường là hệ tọa độ trắc địa).

Vị trí của ảnh đo trong hệ tọa độ không gian vật được xác định bằng sáu nguyên

tố định hướng ngoài của ảnh là:

- Toạ độ của tâm chụp: X0, Y0, Z0

- Các góc định hướng của ảnh: , , hoặc t, ,

Vì vậy để xác định vị trí của một cặp ảnh lập thể trong hệ tọa độ không gian vật

( hệ tọa độ trắc địa) cần phải xác định 12 nguyên tố định hướng ngoài của ảnh trái

và ảnh phải là:

X01, Y01, Z01, 1, 1,

Và

X02, Y02, Z02, 2, 2,

Thông thường, trong quá trình chụp ảnh, các nguyên tố định hướng ngoài

của ảnh không được xác định. Vì vậy mô hình lập thể sẽ không định hướng theo

12 nguyên tố định hướng ngoài, mà quá trình định hướng mô hình lập thể sẽ được

thực hiện theo các bước sau:

Định hướng trong

Định hướng tương đối

Định hướng tuyệt đối

a) Định hướng trong

Quá trình định hướng trong nhằm khôi phục chùm tia chiếu khi chụp ảnh.

Các yếu tố định hướng trong của tờ ảnh:

- Tọa độ phẳng (x0, y0) của điểm chính ảnh.

- Tiêu cự camera chụp ảnh (f): là khoảng cách từ tâm chiếu S đến điểm chính

ảnh.

Trong phương pháp đo ảnh số, quá trình định hướng trong thực hiện như

sau: xác định trên ảnh vị trí các mấu khung (4 điểm hoặc 8 điểm) có tọa độ

ảnh (xi, yi); kết hợp với tiêu cự camera chụp ảnh và toạ độ điểm chính ảnh.

Hệ thống phần mềm thực hiện quá trình tính toán chuyển đổi các điểm ảnh

(pixel) từ hệ toạ độ máy tính sang hệ tọa độ ảnh theo nguyên tắc số bình

phương nhỏ nhất.

Hình 3: Các nguyên tố định hướng trong

S1, S2 – tâm chiếu hình.

f1, f2 – tiêu cự chụp ảnh, thông thường f1 = f2 = f.

O1, O2 – điểm chính ảnh.

Quá trình chuyển đổi từ hệ toạ độ máy tính sang hệ tọa độ ảnh thông thường

sử dụng phương trình chuyển đổi Affine hoặc Helmet.

Sau khi thực hiện quá trình chuyển đổi tọa độ, một điểm ảnh bất kỳ trên ảnh

đều được xác định tọa độ trong hệ tọa độ ảnh (xi, yi, -f).

b) Định hướng tương đối cặp ảnh lập thể

Đó là quá trình làm cho các cặp tia chiếu cùng tên của cặp ảnh lập thể giao nhau

trong không gian để xác định vị trí tương đối của hai tấm ảnh trong cặp ảnh lập

thể.

Cơ sở của quá trình định hướng tương đối cặp ảnh lập thể là số chênh của các

nguyên tố định hướng ngoài tương ứng của cặp ảnh, tức là:

X02 – X01 = BX

Y02 – Y01 = BY

Z02 – Z01 = BZ (3.2)

2 - 1 =

2 - 1 =

S1

f1

O1(x01,y01)

S2

f2

O2(x02,y02)

trong đó: BX, BY, BZ là hình chiếu của cạnh đáy chiếu ảnh trên các trục tọa độ X,

Y, Z.

Trên thực tế, thành phần cạnh đáy chiếu ảnh BX ( quá lớn ) chỉ có tác dụng

xác định tỷ lệ mô hình mà không ảnh hưởng đến việc xác định vị trí tương đối của

hai tấm ảnh.

Vì vậy, các yếu tố trực tiếp tham gia vào quá trình định hướng tương đối

cặp ảnh lập thể là: BY, BZ, , và . Năm nguyên tố này được gọi là các

nguyên tố định hướng tương đối của cặp ảnh lập thể.

Điều đó cho thấy: các nguyên tố định hướng tương đối của cặp ảnh lập thể

có thể được định nghĩa khác nhau trong từng hệ thống định hướng tương đối riêng

của cặp ảnh, nhưng luôn luôn gồm năm yếu tố và chỉ có 5 yếu tố mà thôi.

c) Định hướng tuyệt đối mô hình lập thể

Sau quá trình định hướng tương đối cặp ảnh lập thể, mô hình lập thể đã được

hình thành, nhưng tỷ lệ và vị trí của nó chưa được xác định trong hệ tọa độ trắc

địa.

Các yếu tố tham gia vào quá trình định hướng tuyệt đối mô hình lập thể bao

gồm:

- Độ lớn của cạnh đáy chiếu ảnh B theo một tỷ lệ nhất định, tức là tỷ lệ của

mô hình (m).

- Toạ độ không gian của điểm gốc hệ tọa độ mô hình ( X0, Y0, Z0 )

- Các góc định hướng của ba trục tọa độ mô hình trong hệ tọa độ trắc địa ( ,

, K)

Bảy yếu tố này được gọi là các yếu tố định hướng tuyệt đối của mô hình lập thể.

3.2. Những vấn đề cơ bản trong đo vẽ ảnh số:

Áp dụng công nghệ đo vẽ ảnh số nghĩa là thực hiện các phép toán của đo vẽ

giải tích lên các dữ liệu ảnh số. Trong đo vẽ ảnh số thì ảnh lưu trên phim, kính

hoặc trên giấy được thay thế bằng các dãy phần tử ảnh (pixel) với hình dạng và

kích thước cụ thể. Mỗi pixel có một giá trị số nguyên đại diện cho lượng bức xạ

phổ trung bình mà bộ cảm biến nhận được từ các phần tương ứng ở thực địa.

Lượng bức xạ này có thể được ghi trực tiếp bởi bộ cảm biến (ảnh số chụp trực

tiếp) hoặc thông qua đo mật độ quang học của ảnh chụp (ảnh quét từ phim). Các

giá trị độ xám của pixel là kết quả của phép lượng tự hoá sự biến đổ tương tự – số

của tín hiệu điện từ trong máy cảm biến. Các pixel còn tạo nên hệ tọa độ ảnh số

(Dereyi, 1995). Anh tương tự được tạo bởi các hạt muối halogen bạc với hình

dạng và kích thước khác nhau và ghi nhận bức xạ dưới dạng mật độ quang học.

Trong đo vẽ ảnh số, sản phẩm ảnh tương tự này phải được thay thế bằng ảnh dưới

dạng số để có thể sẳn sàng cho quá trình xử lý trong máy tính. Do vậy thuật ngữ

“đo vẽ ảnh số” từ đó mà xuất hiện.

3.2.1 Khái niệm ảnh số

3.2.1.1 Điểm ảnh (pixel)

Mộ ảnh là tập hợp các điểm ảnh tạo nên, về mặt toán học có thể quan niệm

điểm ảnh như một hàm A(x,y) với hai biến số x, y. Giá trị hàm số ở điểm ảnh

A(x,y) tương ứng với giá trị xám B hoặc độ xám của ảnh.

Để xử lý ảnh trên máy tính cần thiết phải số hoá ảnh. Số hoá ảnh là quá

trình biến đổi tín hiệu tương tự liên tục sang tín hiệu số rời rạc, nghĩa là các giá trị

xám là các biến được làm gián đoạn và còn được lượng tử hoá. Như vậy, một ảnh

A khi được số hoá sẽ tạo thành ma trận m hàng và n cột được mô tả như mảng hai

chiều trong đó các phần tử của ma trận A là những điểm ảnh gián đoạn A(x,y).

Một ảnh có m*n điểm ảnh, tọa độ các điểm được đo trên ảnh phải thoả mãn

điều kiện:

Tọa độ x, y nêu trên thuộc hệ tọa độ cột, hàng của ảnh số với đơn vị tính là pixel,

khác với hệ tọa độ phẳng ảnh ( xác định bới các mấu khung).

Độ lớn của pixel thể hiện độ phân giải của ảnh số. Ví dụ ảnh quét với độ phân giải

nghĩa là pixel có kich thước .

3.2.1.2 Giá trị độ xám (Gray scale value)

Giá trị độ xám là sự mã hoá tương ứng cường độ sáng của mỗi điểm ảnh

bởi một giá trị số. Quá trình mã hoá này được thể hiện khi xem xét nguyên lý hoạt

động của các thiết bị tích điện kép (Charge Coupled Devices, CCD) trong các bộ

cảm biến. Khi dùng các bộ cảm biến này để chụp ảnh số hoặc quét ảnh, các hạt

lượng tử ảnh sáng (photon) đập vào các pixel của CCD và tạo ra sự tích điện trong

mỗi pixel đó. Các điện tích gây ra bởi các lượng tử ánh sáng được truyền tới “bộ

chuyển đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu số”. Bộ chuyển đổi này đo các điện tích

đó và chuyển chúng sang tín hiệu số tương ứng tuỳ theo độ lớn khác nhau của các

điện tích (Bethel, 1990). Dưới dạng tín hiệu số, mỗi pixel được gán cho một giá trị

số, các giá trị số này được thể hiện bằng mức độ xám tương ứng.

Dưới góc độ về tin học thì dữ liệu số nói chung và ảnh số nói riêng được

cấu thành từ các số nhị phân (bit). Tất cả máy tính đều dùng bit làm cơ sở cho mọi

quá trình xử lý số liệu. Một bit có thể được xem như một trạng thái mở hoặc tắt và

có giá trị 1 hoặc 0. Anh số 1 bit có thể được minh hoạ như hình 4, ảnh số của chữ

H màu đen trên nền trắng với mỗi pixel được lưu trữ bởi 1 bit. Như vậy, ảnh 1 bit

chỉ có 2 thang độ xám là 0 và 1 với giá trị 0 thể hiện màu đen và giá trị 1 thể hiện

màu trắng.

Hình 4: Ảnh số 1 bit

Trên thực tế người ta phải lưu trữ ảnh số với nhiều thang độ xám. Để mở

rộng thang độ xám của ảnh số phải dùng nhiều bit hơn để lưu trữ từng pixel, ảnh n

bit có thang độ xám từ 0 đến . Hiện nay, ảnh trắng đen phổ biến nhất là ảnh

8 bit (8bit = 1 byte) với thang giá trị độ xám từ 0 đến 255 (256 cấp độ xám). Anh

màu thường được lưu trữ theo 3 kênh: Red, Green, Blue, mỗi kênh có 256 cấp độ

xám.

Mã hoá hiện nay đang được sử dụng nhiều nhất và phổ thông nhất trong các

công nghệ ảnh số là 256 cấp độ xám (8 bit), do vậy với 256 cấp độ xám mỗi pixel

được mã hoá trên 8 bit ( = 1byte).

Khi một ảnh được số hoá, tức là được biểu diễn bởi mảng hai chiều có m

hàng và n cột đồng thời gắn với mỗi pixel có 256 mức xám. Ma trận độ xám của

các pixel B(m,n) có dạng:

(3.3)

Trong công thức (3.3) mỗi pixel có một giá trị độ xám B và có vị trí tính theo

hàng – cột. Số hàng được tính từ 1 đến m, số cộ được tính từ 1 đến n.

Độ lớn của mỗi file ảnh quét có thể tính bằng công thức:

Dung lượng (bytes) = (3.4)

Trong đó: n: số bit dùng lưu ảnh (7 bit, 8 bit, 16 bit, ..)

8: 8 bit = 1 byte

: tổng số pixel (điểm ảnh) của một tấm ảnh.

Ví dụ: Một tấm ảnh hàng không dạng trắng đen có kích thước 23cmx23cm được

quét với độ phân giải 23 và lưu ở 8 bit có dung lượng:

Dung lượng (bytes) =

Nếu lưu tờ ảnh màu với độ phân giả tương tự, kích thước file ảnh số là:

95,4 x 3 = 286,2 Mb.

3.2.2 Kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

Một số công đoạn xử lý ảnh trong đo vẽ ảnh số thường sử dụng các kỹ thuật

nâng cao chất lượng ảnh. Các kỹ thuật này áp dụng các thuật toán xử lý thông tin

bức xạ của dữ liệu ảnh số nhằm làm nổi bật các đối tượng cần quan tâm và giúp

cho việc giải đoán bằng mắt hoặc bằng máy móc được thực hiện dễ dàng và chính

xác hơn. Trong đo vẽ ảnh số thì các kỹ thuật thường được áp dụng nhất là thu

phóng ảnh và biến đổi độ tương phản. Người thao tác có thể thu nhỏ ảnh để xem

xét hình ảnh một cách tổng quát hoặc để xác định các vùng phân bố chuẩn của

điểm tăng dày trên ảnh. Anh phóng to có thể giúp người thao tác chọn và đo điểm

chính xác hơn. Để xác định các điểm cùng tên một cách chính xác và tránh nhầm

lẫn khi chọn các điểm này người thao tác có thể phải kết hợp tất cả các kỹ thuật

như: phóng to, thu nhỏ, biến đổi độ tương phản.

3.2.2.1 Thu phóng ảnh số

Trong đo vẽ ảnh số thường phải hiển thị trên màn hình máy tính toàn cảnh

của một ảnh để có thể xác định tọa độ hàng cột của một phần hình ảnh chứa đựng

khu vực đo vẽ. Mỗi một file ảnh số bao gồm rất nhiều hàng và cột của các pixel

tuỳ theo độ phân giải ảnh quét. Tuy nhiên hầu hết các hệ thống xử lý ảnh số hiện

nay chỉ hiển thị trên màn hình một hình ảnh có kích thước không lớn hơn

1024x1024 pixel trong một lần (Jensen, 1996). Do đó sẽ rất bổ ích nếu có một

thuật toán đơn giản để làm giảm kích thước của file ảnh ban đầu sao cho chỉ cần

một lần hiển thị cũng có thể hiển thị toàn bộ tờ ảnh. Để thu nhỏ một file ảnh số

xuống còn 1/m2 dung lượng ban đầu thì cứ m hàng lài có 1 hàng được chọn và cứ

n cột lại có 1 cộ được chọn để hiển thị lên màn hình. Ở hình 5, để giảm 1 file ảnh

xuống còn ¼ dung lượng ban đầu thì cứ 2 hàng và 2 cột thì có 1 hàng và 1 cột

được chọn để hiển thị. Trong hình 5, nếu tính từ trên xuống dưới, từ trái sang phải

thì các pixel có vị trí hàng – cột lẻ được chọn và hiển thị (các pixel tô đậm hình

bên trái được chọn và hiển thị như hình phải). Bằng kỹ thuật thu nhỏ hình ảnh,

chúng ta có thể xem xét được toàn bộ hình ảnh của một khu vực một cách tổng

quát.

Hình 5: Sự biến đổi thu nhỏ hình ảnh còn 25% so với ảnh nguyên thủy

Hình 6: Giá trị độ xám các pixel trong ảnh nguyên thủy và ảnh phóng đại 2 lần

Nếu thu nhỏ một ảnh thì phải xóa đi một số hàng, cột thì để phóng to phải

thêm vào ảnh nguyên thủy một số hàng, cột (hình 6). Kỹ thuật phóng to hình ảnh

thông thường áp dụng cho mục đích giải đoán bằng mắt. Trong xử lý ảnh số, ảnh

phóng đại làm kích thước của pixel tăng lên nhiều lần. Nếu tỷ lệ phóng đại là k thì

mỗi pixel trên ảnh nguyên thủy sẽ được thay thế bởi một khối với kxk pixel, tất cả

pixel trong khối này đều có cùng một độ xám của pixel trên ảnh nguyên thủy.

Hình ảnh phóng đại có thể giúp người giải đoán phân tích kỹ các chi tiết của một

pixel.

3.2.2.2 Biến đổi độ tương phản

Các bộ cảm biến (sensor) ghi lại các tia phản xạ và bức xạ từ các vật chất

trên mặt đất. Thực tế một vật có thể có năng lượng phản xạ rất mạnh ở một bước

sóng nào đó, trong khi đó những vật chất khác có thể lại có năng lượng phản xạ rất

yếu ở chính bước sóng đó. Điều đó dẫn đến sự tương phản giữa hai lọai vật chất

khi được ghi nhận bởi một máy cảm biến. Tuy nhiên, trong thực tế, một số đối

tượng có độ sáng tương tự như nhau ở vùng nhìn thấy và hồng ngoại gần, kết quả

là hình ảnh có độ tương phản thấp. Thêm nữa, bên cạnh đặc điểm có độ phản xạ

thấp của thực vật thì những tác động nhân tạo cũng làm cho vật chất có độ phản xạ

thấp (Jensen, 1996).

Ở các nước đang phát triển, nhân dân hay dùng các vật liệu tự nhiên( gỗ,

đất,..) xây dựng nhà ở vùng đô thị. Kết quả là trên ảnh vùng đô thị của các nước

đang phát triển thường có độ tương phản thấp hơn so với vùng đô thị của các nước

phát triển, vì vùng đô thị của các nước phát triển sửng dụng các vật liệu xây dựng

như gạch, nhựa đường,… Như vậy, các vật liệu thực vật là yếu tố quan trọng có

tác động đến độ tương phản của ảnh.

3.2.2.3 Tăng cường độ tương phản theo tuyến

Tăng cường độ tương phản theo tuyến là quá trình biến đổi độ tương phản

nhằm mở rộng khoảng độ sáng của thông tin ban đầu và sản phẩm đưa ra có dải độ

sáng rộng hơn.

Với ảnh nguyên thủy thường khó phân biệt các đối tượng trên ảnh song lại

dễ dàng phân tích ở ảnh đã tăng cường. Kỹ thuật tăng cường độ tương phản theo

tuyến áp dụng tốt nhất trên các ảnh có histogram phân bố theo Gaussian và cận

Gaussian, khi toàn bộ giá trị độ sáng nói chung nằm trong một dải tương đối hẹp

của biểu đồ và chỉ thấy rõ trên biểu đồ một điểm cực đại (Jensen, 1996). Tuy

nhiên, trường hợp các ảnh có biểu đồ độ xám phân bố theo Gaussian và cận

Gaussian xuất hiện tương đối ít, đặc biệt đối với của các vùng có chứa các đối

tượng đất và nước với diện tích rộng, ảnh của các vùng này thường có biểu đồ độ

xám với hai điểm cực đại hoặc nhiều hơn. Để tăng cường độ tương phản theo

tuyến người thao tác xác định các giá trị độ sáng cực tiểu BVmin và cực đại BVmax

trên ảnh nguyên thủy (hình 7).

Hình 7: Đồ thị của ảnh nguyên thủy và ảnh tăng cường theo tuyến

Giá trị độ sáng sau khi tăng cường BVra được tính tóan riêng biệt để biến đổi độ

sáng nguyên thủy BVvào của từng pixel trên ảnh theo công thức:

(3.5)

Trong đó: BVmin – giá trị độ sáng cực tiểu

BVmax – giá trị độ sáng cực đại

BVvào – độ sáng nguyên thủy của pixel

BVra – giá trị độ sáng sau khi tăng cường

BVt – khỏang giá trị độ sáng cần thể hiện trên ảnh tăng cường

Trong hình 7, ta có:

BVmin = 50

BVmax = 150

BVt = 200-0 = 200

Khoảng giá trị độ xám của ảnh nguyên thủy sau khi kéo giãn theo công thức (3.5)

có khoảng giá trị độ sáng mới biến thiên từ 0 – 200 (tối đa 255).

3.2.3 Các vấn đề đặc trưng cơ bản của đo vẽ ảnh số

Khái niệm về ảnh số và kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh là những vấn đề

cơ bản chung nhất của công nghệ xử lý ảnh số. Đo vẽ ảnh số và viễn thám là hai

trong nhiều ứng dụng của công nghệ này. Trong đo ảnh số ngoài các khái niệm và

kỹ thuật nói trên cần phải tìm hiểu các vấn đề cơ bản riêng và có tính đặc trưng

của đo vẽ ảnh. Đo vẽ ảnh số áp dụng các công cụ và giải pháp kỹ thuật riêng khác

các kỹ thuật xử lý ảnh số khác. Sự khác biệt này xuất phát từ các đối tượng và mục

tiêu nghiên cứu riêng của đo vẽ ảnh số. Ngay cả khi liên hệ, so sánh với đo ảnh

giải tích thì đo ảnh số vẫn có những công cụ và giải pháp kỹ thuật riêng mặc dù có

cùng mục đích nghiên cứu. Chính điều này góp phần tạo nên tính đặc trưng của đo

vẽ ảnh số.

3.2.3.1 Cấu trúc hình tháp của ảnh

Để thực hiện các bước xử lý ảnh trong các ứng dụng của hệ phần mềm theo

nguyên lý khớp ảnh (image matching) hoặc để tăng tốc độ đọc và hiển thị đồ họa,

các file ảnh thường được tổ chức thành các cấu trúc hình tháp (overviews) của ảnh

như hình 8 với độ phân giải khác nhau giống như dạng tháp (pyramid). Các cấu

trúc hình tháp của ảnh là các lớp ảnh (các lớp pixel mới) của cùng file ảnh với độ

phân giải khác nhau theo một hệ số phóng đại nhất định (thường là hệ số 2). Cách

tạo cấu trúc hình tháp này còn có tên gọi là phương pháp phân cấp (hierarchy)

được dùng rất nhiều trong các thuật toán khớp ảnh (tự động tìm điểm cùng tên trên

các ảnh phủ chồng nhau).

Hình 8: Cấu trúc hình tháp của ảnh

Với phương pháp này, vấn đề đa trị trong lời giải (ambiguity) sẽ được giảm

thiểu và vùng tìm điểm cùng tên sẽ được nới rộng (Heipke, 1996). Các lởp pixel

trong cấu trúc hình tháp được áp dụng tử thô cho đến chính xác, tức là từ các lớp

có kích thước pixel lớn đến các lớp có kích thước pixel nhỏ hơn. Kết quả khớp ảnh

trên lớp pixel trước sẽ được coi là các giá trị gần đúng cho bước khớp ảnh tiếp

theo trên lớp có kích thước pixel nhỏ hơn.

Cấu trúc hình tháp của ảnh được áp dụng rộng rải trong đo vẽ ảnh số từ

công tác định hướng tăng dày cho tới các công đoạn như tạo mô hình số địa hình

và nắn ảnh trực giao. Các lớp pixel của cấu trúc hình tháp còn có thể được tách ra

(extract overview) và được dùng như một file ảnh số độc lập.

3.2.3.2 Kỹ thuật khớp ảnh

Kỹ thuật khớp ảnh hay tìm điểm cùng tên tự động là một kỹ thuật cơ bản

của đo vẽ ảnh số. Nhiều hệ thống đo vẽ ảnh số như Intergraph, Leica-helava,… đã

áp dụng các kỹ thuật này.

Hiện nay có 3 phương pháp khớp ảnh được biết đến, đó là khớp ảnh theo

vùng (area based matching, ABM), khớp ảnh theo đặc trưng địa vật (feature based

matching, FBM) và khớp ảnh theo biểu tượng (symbolic matching). Các thuật tóan

khớp ảnh khác nhau chủ yếu ở đối tượng hay thực thể dùng để so sánh, đối chiếu

m

m

m

trên các ảnh để tìm ra các đối tượng cùng tên (Schenk, 1996). Các đối tượng dùng

để so sánh, đối chiếu có thể là các mức độ xám, các đặc trưng địa vật hay biểu

tượng mô tả (bảng 3).

Bảng 3: Các phương pháp khớp ảnh và đối tượng khớp (Schenk, 1996)

Phương pháp khớp ảnh Đo tính chất tương tự Đối tượng được chọn để khớp

Theo vùngPhép tương quan Mức xám

Số bình phương cực tiểu Mức xám

Theo đặc trưng địa vật Hàm trị giá Đường gờ

Theo biểu tượng Hàm trị giá Biểu tượng mô tả

Theo bảng 3, sự khác nhau giữa các phương pháp khớp ảnh có thể được

đánh giá trên cơ sở sau đây (Heipke, 1996):

Đối tượng được chọn để khớp

Đối tượng được chọn bao gồm các cửa sổ độ xám trong phương pháp khớp

ảnh theo vùng (hình 9), các đặc trưng của địa vật trên ảnh với các đặc tính

mô tả trong phương pháp khớp ảnh theo đặc trưng địa vật, và các cấu trúc

hay biểu tượng mô tả (các mô tả quan hệ nội dung hình ảnh) trong phương

pháp khớp ảnh theo biểu tượng.

Các mô hình dùng để xác định các ánh xạ hình họ cvà bức xạ giữa các

đối tượng khớp trên ảnh khác nhau

Mô hình hình học thường được dùng là phép chiếu phối cảnh xuyên tâm và

các mô hình bề mặt thực địa với các độ nhám khác nhau. Mô hình bức xạ

phụ thuộc vào các đối tượng được chọn để khớp.

Các tiêu chuẩn đánh giá sự giống nhau giữa các đối tượng khớp trên

các ảnh khác nhau

Đối với phương pháp khớp ảnh theo vùng, tiêu chuẩn đánh giá sự giống

nhau gồm có: hệ số tương quan chéo, tổng bình phương các mức chênh

lệch độ xám giữa các pixel tương ứng trong các cửa sổ độ xám. Các

phương pháp khớp ảnh theo đặc trưng địa vật và theo biểu tượng lại phải

dựa vào các hàm trị giá (cost function) làm tiêu chuẩn đánh giá.

Nguyên lý tính toán tối ưu cho khớp ảnh

Bình sai trung phương nhỏ nhất chỉ có thể áp dụng cho phương pháp khớp

ảnh theo vùng. Các phương pháp khác sử dụng các phép tìm kiếm khác

nhau như: tìm kiếm theo cây gia phả, khớp đồ thị, phép phục hồi, lập

chương trình động , v.v.

Chiến lược áp dụng để điều khiển thuật toán khớp ảnh

Chiến lược khớp ảnh phải xác định các bước cụ thể cần tiến hành trong

từng thuật toán.

Cũng theo Heipke (1996) thì sự so sánh giữa các thuật toán khớp ảnh khác nhau đã

cho thấy với các điều kiện tốt thì rất nhiều thuật tóan khác nhau đều cho kết quả

khớp ảnh chính xác. Trong các điều kiện phức tạp chiến lược khớp ảnh thích hợp

là yếu tố quyết định cho sự thành công của kỹ thuật này. Các điều kiện tốt cho

khớp ảnh bao gồm:

Các thông tin về máy ảnh, máy cảm biến, có thể dưới dạng một văn bản

kiểm định về máy

Các giá trị độ xám của các ảnh khác nhau phải được chụp trong cùng một

dải phổ hoặc ít nhất là trong các dải phổ gần giống nhau

Điều kiện chiếu sáng cần phải ổn định trong suốt thời gian chụp ảnh. Trong

thực tế điều kiện này ảnh hưởng do sự thay đổi của khí quyển

Các đối tượng địa vật được chụp trên ảnh phải ở trạng thái tĩnh và không bị

biến dạng

Bề mặt địa hình phải tương đối bằng phẳng

Bề mặt địa hình pảhi mờ đục, không trong suốt

Bề mặt địa hình ít nhiều phải có tính phản xạ phân tán

Các giá trị ban đầu như độ phủ gần đúng giữa các ảnh và độ cao trung bình

của địa vật phải được xác định trước.

Như vậy, để cho quá trình khớp ảnh được thực hiện tốt cần phải có các thông

tin cần thiết về mô hình hình học cũng như mô hình bức xạ của ảnh. Ngoài ra

các giá trị gần đúng ban đầu của vài tham số cần phải được xác định với độ tin

cậy nhất định. Đặc điểm địa hình và địa vật cũng là yếu tố rất quan trọng và có

ảnh hưởng lớn đến kết quả khớp ảnh.

Chiến lược khớp ảnh phải có những điểm quan trọng sau:

Tính phân cấp (hierarchy)

Các phương pháp phân cấp được sử dụng trong nhiều thuật toán khớp ảnh

để giảm thiểu vấn đề đa trị trong lời giải và để mở rộng khỏang tìm kiếm

cùng tên. Để áp dụng được phương pháp này, các ảnh phải được sắp xếp

theo nhiều lớp với các độ phân giải khác nhau gọi là cấu trúc hình tháp của

ảnh. Theo phương pháp phân cấp thì quá trình khớp ảnh được thực hiện

tuần tự theo một số bước, mỗi bước trên một lớp hình tháp của ảnh, bắt đầu

từ lớp hình tháp cao nhất (lớp hình tháp thô nhất) và kết thúc ở lớp hình

tháp thấp nhất (kích thước pixel nhỏ nhất).

Tính dư lớn của các trị đo

Trong việc nậhn dạng các điểm cùng tên trí thông minh của con người vượt

xa so với máy tính, do đó khả năng máy tính chọn nhầm điểm cùng tên dễ

xảy ra dẫn đến sai số thô. Máy tính chỉ có thể phát hiện tốt các sai số thô

nếu có nhiều trị đo dư. Khi bàn về khớp ảnh Ackerman (1996) gọi đó

là”thay thế trí thông minh bằng các trị đo dư”.

Tích hợp giữa các yếu tố hình học và bức xạ

Trong đo ảnh số, trị đo ban đầu là đo bức xạ, tức là các giá trị độ xám của

ảnh, nhưng ảnh số vẫn dùng các quan điểm hình học của ảnh giải tích. Do

đó phải có sự tích hợp giữa các yếu tố hình học và bức xạ trong các thuật

toán khớp ảnh.

Tính tự chẩn đoán và kiểm tra trong từng module

Trong một thuật tóan khớp ảnh mỗi module đều đưa ra các kết quả trung

gian, các kết quả này cần phải được kiểm tra riêng để tránh tích lũy sai số.

Đặc biệt việc kiểm tra phải được thực hiện cả trên các yếu tố hình học lẫn

bức xạ.

Kỹ thuật khớp ảnh có thể được chia thành các bước chính sau:

a) Chọn một đối tượng khớp (điểm hay địa vật đặc trưng) trên một ảnh

b) Tìm đối tượng cùng tên trên các ảnh khác

c) Tính toán vị trí trên thực địa của các đối tượng đã được khớp

d) Đánh giá chất lượng khớp ảnh

Trong đo bước b) thực hiện khó nhất, các bước còn lại tương đối đơn giản hơn.

Hình 9 minh họa phương pháp khớp ảnh theo vùng thực hiện trên một cặp ảnh lập

thể sử dụng phép tương quan ảnh (image correlation). Phương pháp này khớp các

điểm ảnh được chọn trên ảnh trái với các điểm cùng tên trên ảnh phải, do đó quá

trình chuyển điểm thủ công được tự động hóa, trên hình 9 thể hiện một cặp ảnh số,

các pixel trong phần phủ của cặp ảnh được thể hiện các ô vuông nhỏ. Trên ảnh trái

máy tính chọn ra một điểm ảnh trong vùng phủ, ví dụ có giá trị độ xám bằng 70,

yêu cầu đặt ra cho máy tính là phải tìm được điểm cùng tên với điểm đã chọn trên

ảnh phải. Để thực hiện công việc này, thuật toán tương quan ảnh lấy điểm đã chọn

làm tâm cho một cửa sổ độ xám (cửa sổ khớp) được chọn ra với kích thước vuông

(5x5). Trên ảnh phải một cửa sổ tương ứng nhưng lớn hơn được chọn ra với kích

thước 15x15 pixel. Vị trí của cửa sổ này trên ảnh phải có thể được xác định trên cơ

sở vị trí của cửa sổ khớp trên ảnh trái và một số thông số bay chụp như tiêu cự

camera chụp ảnh và độ phủ của ảnh. Trong quá trình khớp sử dụng phép tương

quan ảnh, máy tính sẽ tìm cách chọn trong số các pixel của cửa sổ vùng tìm một

pixel cùng tên với pixel tại tâm của cửa sổ khớp. Để thực hiện điều này cửa sổ

khớp sẽ được dịch chuyển một cách có hệ thống trong cửa số vùng tìm và độ xám

của các pixel trong cửa sổ khớp được so sánh với độ xám của các pixel trong từng

phần nhỏ của vùng tìm kiếm. Mỗi bước cửa sổ khớp được dịch chuyển sang phải/

trái hay lên/ xuống một pixel. Tại mỗi bước đó hệ số tương quan đều được tính

toán trên cơ sở so sánh độ xám của các pixel trong cửa sổ khớp với độ xám của

các pixel tương ứng trong từng phần nhỏ của vùng tìm.

Nhiều thuật tóan có thể được dùng để xác định sự tương quan trên. Một trong các

thuật toán đơn giản nhất là tìm tổng bình phương của các mức chênh lệch độ giám

giữa các pixel tương ứng trong các cửa sổ độ xám. Thuật toán có thể viết dưới

dạng công thức sau (Wolf, 1983):

(3.6)

Trong đó: C – hệ số tương quan

uij, vij – độ xám các pixel tương ứng trên cửa sổ khớp và cửa sổ vùng

tìm

i, j – vị trí hàng, cột

Nếu cửa sổ khớp có kích thước nxn và cửa sổ vùng tìm có kích thước mxm thì số

lần phải tính hệ số C là (m-n+1)2.

Cmin là giá trị vùng tìm có sự tương quan tốt nhất với cửa sổ khớp. Tâm của vùng

trên ảnh phải có giá trị Cmin là điểm cùng tên cần tìm.

Hình 9: Khớp ảnh theo vùng

Bản chất của khớp ảnh là quá trình xử lý các thông tin bức xạ trên các vùng

có độ phủ của hai hay nhiều ảnh, nhằm tự động tìm ra các điểm cùng tên dựa trên

cấu trúc hình tháp và một vài tham số hình học gần đúng ban đầu của ảnh. Sau khi

được tìm ra, tọa độ của các điểm cùng tên sẽ được tự động đo ngay. Kỹ thuật khớp

ảnh được sử dụng nhiều trong các công tác định hướng, tăng dày tự động và bán tự

động. Một ứng dụng quan trọng khác của kỹ thuật này là tạo mô hình số địa hình.

Khớp ảnh mở ra khả năng chọn điểm, truyền điểm và đo điểm tự động và được

thực hiện gần như đồng thời trên trạm đo vẽ ảnh số. Trong ảnh giải tích, việc chọn,

truyền và đo điểm phải được thực hiện theo một vài công đoạn tách rời, bằng

phương pháp thủ công và cần một số thiết bị máy móc khác nhau.

3.2.3.3 Ảnh Epipolar

Anh epipolar hay hình học epipolar của ảnh được áp dụng trong đo vẽ ảnh

số để giúp nhìn lập thể và đẩy nhanh quá trình tìm điểm cùng tên. Khi đã biết các

yếu tố định hướng tương đối hoặc định hướng ngoài của một cặp ảnh có thể thiết

lập được hình học epipolar của cặp ảnh đó.

Hình 10 mô tả điều kiện đồng phẳng (coplanarity condition) và thể hiện các

giao tuyến của mặt phẳng epipolar (mặt phẳng L1PL2) với các mặt phẳng của ảnh

trái và ảnh phải. Các giao tuyến này: pk và p’k’ được gọi là các đường thẳng

epipolar. Các đường epipolar này có vai trò quan trọng, chẳng hạn khi biết vị trí

của điểm p (ảnh của điểm thực địa P) trên ảnh trái thì điểm cùng tên trên ảnh phải

p’ phải nằm trên đường thẳng epipolar p’k’. Đường thẳng epipolar p’k’ này có thể

được xác định dựa trên cơ sở đã biết các yếu tố định hướng của cặp ảnh. Hình học

epipolar của ảnh có thể được áp dụng để giảm thiểu đáng kể thời gian tính toán các

hệ số tương quan. Ví dụ hệ số C trong công thức (3.6). Theo công thức (3.6) thì số

lần tình hệ số C là (m-n+1)2 lần, tuy nhiên sau khi tạo được hình học epipolar của

ảnh thì số lần phải tính hệ số C giảm xuống còn (m-n+1) lần.

Một trong các ứng dụng quan trọng của ảnh epipolar là tính tóan mô hình

độ cao số từ đó có thể nội suy được đường đồng mức và tạo ra nhiều sản phẩm

khác. Quá trình tính tóan này được thực hiện gần như tự động. Tuy nhiên quá trình

này cũng gặp một số vấn đề, ví dụ như các vùng địa hình có độ phủ thực vật dày

đặc hoặc có cấu trúc lặp lại hay tại các vùng đô thị, nơi có nhà cửa dày đặc.

Hình 10: Hình học epipolar

CHƯƠNG 4

CÁC NGUỒN SAI SỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN ĐỘ CHÍNH XÁC BẢN ĐỒ ĐỊA

HÌNH THÀNH LẬP BẰNG PHƯƠNG PHÁP ĐO VẼ ẢNH SỐ

Khi sử dụng ảnh số phục vụ công tác thành lập bản đồ địa hình, quá trình

đo vẽ trải qua nhiều công đoạn khác nhau, trong mỗi công đoạn thực hiện của

phương pháp đều tồn tại những nguồn sai số khác nhau. Các nguồn sai số trong

công tác đo vẽ ảnh sẽ ảnh hưởng rất lớn đến độ chính xác của bản đồ thành lập.

Trong chương này, tác giả tập trung đánh giá các nguồn sai số chính ảnh hưởng

đến độ chính xác bản đồ địa hình trong phép đo ảnh số như sau:

Sai số của ảnh chụp hàng không.

Sai số khi xây dựng mô hình lập thể.

Sai số của phương pháp đo vẽ ảnh.

4.1 Sai số ảnh chụp

Anh hàng không dù ở dạng analog hay digital khi chụp cũng đều có những sai

số ảnh hưởng đến chất lượng của tấm ảnh. Các nguồn sai số ảnh hưởng đến

tấm ảnh chụp là:

Sai số do ảnh hưởng của độ cong trái đất.

Sai số do ảnh hưởng của chiết quang khí quyển khi bay chụp.

Sai số do biến dạng của thấu kính trong camera chụp ảnh.

Sai số do biến dạng hình học của phim ảnh.

Sai số do thay đổi giá trị độ xám của các phần tử ảnh do tác động

môi trường khí quyển khi chụp ảnh.

4.1.1 Sai số do ảnh hưởng của độ cong trái đất

Khi bay chụp ảnh, phương di chuyển của máy bay thường chọn vuông góc

với phương dây dọi, mặt tham chiếu của tấm ảnh là mặt phẳng, trong khi bề mặt

đất nằm trên bề mặt cong. Do đó, khi chiếu ảnh các địa vật lên mặt phẳng ảnh, vị

trí các địa vật trên ảnh sẽ bị lệch đi do ảnh hưởng của bề mặt cong quả đất. Chúng

ta hãy xem hình minh họa dưới đây:

Hình 11: Ảnh hưởng độ cong trái đất đến vị trí điểm

S – tâm chụp ảnh.

f – tiêu cự camera chụp ảnh.

P – mặt phẳng ảnh.

Q – mặt phẳng nằm ngang.

H – chiều cao bay chụp ảnh.

Theo hình vẽ ta thấy:

Trong phép chiếu ảnh, điểm địa vật M trên mặt đất khi chụp ảnh có ảnh là điểm m

trên ảnh P.

Nhưng nếu chiếu điểm M lên mặt phẳng ngang Q được M’, ảnh của M’ trên ảnh P

là điểm m’, hai điểm ảnh m và m’ ở hai vị trí khác nhau chính là do điểm M nằm

trên bề mặt cong của trái đất.

Đoạn thẳng mm’ chính là sai số dịch vị trí điểm ảnh do ảnh hưởng của độ cong trái

đất.

Ta có: (4.1)

Trong đó:

r – khoảng cách từ điểm ảnh m đến điểm chính ảnh.

Sf

R

Q

P

M

m

M’

m’

O

H

R – bán kính cong của bề mặt đất.

Ví dụ: nếu dùng camera chụp ảnh có tiêu cự 150mm, chiều cao bay chụp 2000m,

khoảng cách r = 100mm, thì độ lệch mm’ = 0,007mm.

4.1.2 Sai số do ảnh hưởng chiết quang khí quyển khi bay chụp

Do môi trường khí quyển bao gồm các thành phần vật chất không đồng

nhất nên chiết suất của khí quyển thay đổi qua những tầng khác nhau trong khí

quyển. Sự thay đổi chiết suất trong khí quyển dẫn đến các tia sáng phản xạ từ bề

mặt đất đến phim ảnh bị khúc xạ và bị bẻ cong. Điều này dẫn đến vị trí điểm ảnh

của một vật sẽ bị dịch chuyển so với vị trí đúng của nó trên ảnh.

Quá trình chiết quang trong khí quyển ảnh hưởng từ nhiều nguồn khác nhau

như nhiệt độ, áp suất, mật độ phân bố vật chất, độ ẩm không khí, ..

Theo hình vẽ bên dưới ta nhận thấy, vị trí địa vật M sau khi phản xạ trên

ảnh qua môi trường khí quyển có chiết suất thay đổi cho điểm ảnh m trên ảnh

chụp. Do tia sáng khi qua môi trường có chiết suất không đồng nhất nên quỹ đạo

tia sáng bị bẻ cong.

Trong trường hợp tia sáng đi thẳng thì vị trí điểm M trên ảnh là điểm m’

chứ không phải là m, khoảng cách mm’ là giá trị độ lệch vị trí điểm ảnh của một

địa vật khi chụp ảnh trong môi trường ảnh hưởng bởi chiết quang không khí.

Hình 12: Ảnh hưởng chiết quang khí quyển đến vị trí vật

Từ các đại lượng ký hiệu như trên hình vẽ, ta tìm giá trị độ lệch mm’.

Mối quan hệ giữa góc nghiêng và độ lệch do chiết quang gây ra được biểu

thị bằng công thức toán học sau:

(4.2)

(Paul R.Wolf, Bon A.Dewitt – Elements of Photogrammetry with Application in

GIS, 3rd edittion).

- góc hợp bởi phương thẳng đứng là tia chiếu của ánh sáng phản xạ trên

ảnh.

K – hệ số , K phụ thuộc vào chiều cao bay chụp ảnh và độ cao của điểm địa

vật so với mặt nước biển trung bình.

f

H

Mặt nước biển trung bình

Mặt đất

Ảnh chụp

Tâm chiếu

MNhM

rr’

m’m

S

- góc lệch giữa đường phản xạ của một điểm địa vật do môi trường chiết

quang và môi trường không chiết quang.

Theo tài liệu của hai tác giả Paul R.Wolf và Bon A.Dewitt, K được tính theo công

thức:

K = (7,4x10-4)(H-h)[1-0,02(2H-h)] (4.3)

Trong đó:

H – chiều cao bay chụp ảnh (km)

h – độ cao của điểm địa vật so với mặt nước biển trung bình (km)

Đơn vị tính của K là độ.

Theo hình, r – khoảng cách từ điểm chính ảnh đến vị trí điểm ảnh m trên ảnh.

(4.4)

r’ – khoảng cách từ điểm ảnh m’ đến điểm chính ảnh.

Trong đó: x, y là toạ độ ảnh của điểm ảnh m.

Từ hình vẽ, ta có:

(4.5)

f – tiêu cự camera chụp ảnh.

Từ (4.1) và (4.4) ta được:

(4.6)

(4.7)

Gọi =mm’: độ lệch vị trí điểm ảnh do chiết quang không khí gây nên.

(4.8)

Ví dụ: một tấm ảnh hàng không có chiều cao bay chụp 2500 m, tiêu cự f = 150

mm. Tọa độ ảnh của điểm ảnh m (x = 100mm, y = 120mm). Độ cao điểm M so

với mặt nước biển 100m. Giá trị độ lệch được tính toán như sau:

43,313580

K = (7,4x10-4)(2,5-0,1)[1-0,02(2x2,5-0,1)]=0,00160.

4.1.3 Sai số do biến dạng thấu kính chụp ảnh

Trong camera chụp ảnh, kính vật của camera là bộ phận có ảnh hưởng rất lớn đến

vị trí điểm ảnh trên phim. Do thấu kính của kính vật là một khối của rất nhiều thấu

kính hợp lại và khả năng kỹ thuật của nhà sản xuất nên vị trí một vật đi qua thấu

kính sẽ không đúng như lý thuyết do thấu kính bị biến dạng hình học.

Hình 13: Ảnh hưởng biến dạng thấu kính chụp ảnh

Theo hình vẽ, vị trí của ảnh là điểm m’ mà không phải là điểm m theo như lý

thuyết về quang học.

Khoảng cách mm’ gọi là độ biến dạng của điểm ảnh, ký hiệu

Hình 14: Thay đổi vị trí điểm ảnh do thấu kính bị biến dạng

mm’

Kính vật

Trục quang họcF

Phim ảnh

Ta xác lập hệ tọa độ vuông góc với gốc tọa độ là điểm chính ảnh O, điểm ảnh hiện

hữu trên ảnh là m’ và điểm ảnh đúng sau khi hiệu chỉnh do biến dạng của thấu

kính là m.

Khoảng cách từ điểm chính ảnh đến điểm ảnh m’:

(4.9)

Với:

(4.10)

(4.11)

x, y – tọa độ ảnh của điểm ảnh m’.

x0, y0 – tọa độ điểm chính ảnh 0 trong hệ tọa độ ảnh.

Lập tỷ số trong tam giác đồng dạng như sau:

(4.12)

được tính bằng công thức thực nghiệm sau:

(4.13)

(Paul R.Wolf, Bon A.Dewitt – Elements of Photogrammetry with Application in

GIS, 3rd edittion).

Trong đó:

r

r

m

m’

x

y

y

x

y

O x

- độ lệch vị trí điểm ảnh do biến dạng của thấu kính chụp ảnh.

ki – các hệ số của đa thức.

r – khoảng cách từ điểm ảnh đến điểm chính ảnh.

Các hệ số ki được xác định bằng phương pháp số bình phương nhỏ nhất.

Từ (4.11) rút ra được:

(4.14)

(4.15)

Từ đây, ta tính được vị trí đúng của điểm ảnh m:

(4.16)

(4.17)

Dưới đây là bảng số liệu thực nghiệm tính toán độ sai lệch điểm ảnh do biến dạng

thấu kính gây nên cho một camera của tổ chức USGS (U.S. Geologycal Survey):

Hình 15

Bảng 4: Bảng thực nghiệm đánh giá độ sai lệch điểm ảnh do thấu kính gây nên

Góc nghiêng (0) (mm) r (m)

7,5 0,004 0,0202

15 0,007 0,0411

22,5 0,007 0,0635

30 0,001 0,0885

35 -0,003 0,1073

40 -0,004 0,1286

F

f

r

4.1.4 Sai số do biến dạng hình học của phim ảnh

Vật liệu làm phim ảnh có độ biến dạng nhất định trong quá trình sử dụng, sự biến

dạng này có ảnh hưởng không nhỏ đến vị trí các điểm ảnh được chụp trên phim.

Biến dạng của phim ảnh có thể là biến dạng đều hoặc biến dạng không đều.

Sai số do biến dạng của phim ảnh gây ra cần được hiệu chỉnh để đưa tọa độ các

điểm ảnh về vị trí chính xác trước khi sử dụng ảnh vào công tác đo vẽ ảnh số.

Trong trường hợp yêu cầu về độ chính xác không cao, chúng ta có thể sử

dụng công thức sau để hiệu chỉnh vị trí điểm ảnh về vị trí đúng của nó:

(4.18)

(4.19)

Trong đó:

x’, y’ – tọa độ điểm ảnh đã được hiệu chỉnh.

x, y – tọa độ điểm ảnh khi chưa hiệu chỉnh (giá trị x,y ta có thể đo trực tiếp

trên ảnh).

xc, yc – khoảng cách giữa hai điểm mấu khung trên khung ép phim theo hai

phương x và y.

xm, ym – khoảng cách giữa hai điểm mấu khung tương ứng trên phim theo

hai phương x, y.

Sau khi xác định các giá trị xc, yc, xm, ym; với một điểm ảnh bất kỳ khi đo toạ độ

của nó trên ảnh là x, y thì ta đều tính được tọa độ hiệu chỉnh do sai số biến dạng

phim ảnh là x’, y’ từ công thức (4.17), (4.18).

Chúng ta cần lưu ý rằng, công thức xác định tọa độ đã hiệu chỉnh do biến dạng

phim ảnh theo công thức (4.17), (4.18) là hiệu chỉnh theo dạng tuyến tính cho toàn

bộ tấm ảnh, trong trường hợp biến dạng phim ảnh không theo quy luật tuyến tính

thì phương pháp tính toạ độ ảnh hiệu chỉnh như trên sẽ không cho kết quả chính

xác.

Trong trường hợp yêu cầu về độ chính xác cao trong công tác đo vẽ, hoặc

khi phim ảnh biến dạng không đều, chúng ta có thể sử dụng công thức

chuyển đổi affine hai chiều. Phương trình có dạng sau:

x’ = a0 + a1x + a2y (4.20)

y’ = b0 + b1x + b2y (4.21)

Trong đó:

x’, y’ – tọa độ hiệu chỉnh của một điểm ảnh bất kỳ.

y, y – tọa độ của điểm ảnh khi chưa hiệu chỉnh.

ai, bi – các hệ số chuyển đổi của phương trình.

a0 =

b0 =

với:

- độ dịch chuyển gốc tọa độ theo phương x của hệ tọa độ ảnh hiệu chỉnh

so với hệ tọa độ ảnh chưa hiệu chỉnh.

- độ dịch chuyển gốc tọa độ theo phương y.

mx, my – hệ số tỷ lệ chiếu theo phương x và y.

- các góc xoay của hệ trục tọa độ mới so với hệ trục tọa độ cũ.

Để xác định các tham số chuyển đổi ai, bi trong phương trình (4.19) và (4.20), ta sử

dụng 4 điểm mấu khung hoặc 8 điểm mấu khung trên phim ảnh để thành lập hệ

phương trình và giải bằng phương pháp số bình phương nhỏ nhất.

Ngoài ra, chúng ta có thể sử dụng phương pháp nội suy đa thức hoặc song tuyến

để xác định tọa độ các điểm ảnh hiệu chỉnh.

4.2 Sai số khi xây dựng mô hình lập thể

Khi xây dựng mô hình lập thể phục vụ công tác đo vẽ ảnh, từng công đoạn của quá

trình có những nguồn sai số khác nhau tác động đến độ chính xác của mô hình lập

thể thành lập. Các nguồn sai số này tập trung vào những loại cơ bản sau:

Sai số của thiết bị đo ảnh.

Sai số số liệu gốc.

Sai số người đo ảnh.

Sai số trong quá trình định hướng ảnh.

4.2.1 Sai số của thiết bị đo ảnh

Quá trình đo ảnh theo phương pháp đo ảnh số sử dụng ảnh chụp bằng kỹ thuật

số hoặc ảnh analog được quét bằng máy quét chuyên dụng để chuyển thành ảnh

số. Sai số do máy quét ảnh gây nên là nguồn sai số ảnh hưởng không nhỏ đến độ

chính xác của mô hình lập thể.

Trong máy quét, yếu tố về độ phân giải ảnh quét, biến dạng hình học ảnh quét

và độ phân giải bức xạ là những yếu tố quan trọng nhất cần được xác định khi thực

hiện quét ảnh.

Về độ phân giải không gian của máy quét, máy quét với kích thước pixel càng

nhỏ thì khối lượng thông tin của tờ ảnh sẽ lớn, khả năng nhận dạng các đối tượng

trên ảnh càng dễ dàng. Những máy quét dùng trong không ảnh cho độ chính xác

cao khi quét ảnh có khả năng đạt đến độ phân giải từ 5 đến 15 .

Độ phân giải bức xạ của máy quét thể hiện khả năng về sự phân biệt cấp độ

xám trong từng pixel. Các máy quét hiện nay có độ phân giải bức xạ từ 8bit (256

cấp độ xám) trở lên.

Chất lượng của máy quét thể hiện thông qua độ chính xác vị trí điểm ảnh khi

quét, theo các cuộc khảo sát thì sai số vị trí điểm ảnh khi quét ảnh trong khoảng 2

– 3 trên ảnh thì ảnh quét được xem như là ảnh có chất lượng tốt.(Xem bảng 4:

độ chính xác mô hình lập thể do sai số quét ảnh, Nguồn: Luận Văn thạc sĩ “Khảo

sát ảnh hưởng các nguồn sai số tấm ảnh nhằm đảm bảo độ chính xác bản đồ địa

hình được thành lập bằng công nghệ ảnh số” của thạc sĩ Nguyễn Xuân Trường –

Hà Nội 2003.)

Bảng 5: Quan hệ giữa độ phân giải quét ảnh và sai số ảnh quét

Độ phân giải ảnh quét mxy (m) mh (m)

56 0,689 0,272

28 0,315 0,162

21 0,211 0,154

14 0,187 0,143

Ngoài máy quét, màn hình máy tính hiển thị mô hình lập thể cũng một yếu tố

ảnh hưởng đến độ chính xác trong quá trình đo vẽ các đối tượng trên mô hình.

Nếu một màn hình có tần số quét không cao sẽ ảnh hưởng rất lớn đến khả năng

nhìn lập thể, việc định vị tiêu đo trên mô hình sẽ không chính xác vì tiêu đo sẽ

không bắt sát bề mặt của mô hình lập thể. Do đó, màn hình phải được trang bị có

tần số quét cao ( từ 120hz trở lên) thì mới đảm bảo yêu cầu khi hiển thị mô hình

lập thể và đo vẽ trong mô hình lập thể.

4.2.2 Sai số số liệu gốc

Sai số số liệu gốc trong mô hình lập thể bao gồm các sai số : sai số số liệu các

điểm khống chế khi đo đạc thực địa, sai số khi định hướng xác định vị trí các điểm

khống chế trên mô ảnh, sai số do tỷ lệ của mô hình lập thể. Các nguồn sai số này

sẽ làm cho mô hình lập thể bị biến dạng và việc xác định vị trí và độ cao các đối

tượng trên mô hình sẽ bị ảnh hưởng.

Về thành phần tọa độ:

Sai số vị trí điểm địa vật có thể được xác định theo công thức:

(4.22)

trong đó: mkc – sai số vị trí điểm khống chế trên mô hình.

mt – sai số khi dùng tiêu đo xác định vị trí địa vật trên mô hình.

k – hệ số tỷ lệ từ tỷ lệ ảnh sang tỷ lệ bản đồ thành lập.

Về thành phần độ cao:

Sai số độ cao điểm địa vật, địa hình xác định trên mô hình xác định theo công

thức:

trong đó: mh – sai số thành phần độ cao các điểm khống chế ảnh hưởng đến mô

hình lập thể.

md – sai số khi xác định độ cao điểm địa vật, địa hình bằng tiêu đo

trên mô hình.

Trong các nguồn sai số trên, chúng ta thấy sai số bản thân số liệu gốc tồn tại từ

việc đo đạc ngoài thực tế bằng các phương pháp khác. Trong khi sai số do xác

định vị trí và độ cao điểm khống chế và điểm địa vật trên mô hình bằng tiêu đo

phụ thuộc rất nhiều vào việc quan sát của người đo vẽ ảnh và khả năng hiển thị

của màn hình máy tính. Do đó khi xác định các điểm khống chế và các điểm địa

vật trên mô hình, người đo phải phóng to mô hình trên màn hình đến mức quan sát

các đối tượng trên mô hình tốt nhất có thể đồng thời nhãn quan của người đo ảnh

phải ở trạng thái tốt nhất.

4.2.3 Sai số của người đo

Quá trình xác định vị trí và độ cao các yếu tố trên ảnh trong phép đo ảnh số

phụ thuộc nhiều vào kỹ năng , kỹ xảo của người đo ảnh. Việc xác định vị trí và độ

cao các yếu tố dựa trên phép quan sát lập thể của mắt người đo, quá trình di

chuyển tiêu đo dựa trên chuột khi bắt mục tiêu, do đó người đo ảnh nếu trong

trạng thái không ổn định về sinh lý và nhãn quan không thật tốt sẽ tác động xấu

đến kết quả đo đạc.

4.2.4 Sai số trong quá trình định hướng ảnh

4.2.4.1 Sai số quá trình định hướng trong

Quá trình định hướng trong tấm ảnh liên quan đến công tác chuyển đổi tọa độ các

điểm ảnh từ hệ tọa độ máy tính của tờ ảnh quét sang hệ tọa độ ảnh.

Quá trình này gồm các bước cơ bản:

- Đăng ký thông số camera (tiêu cự, ma trận biến dạng thấu kính chụp ảnh).

- Xác định vị trí các mấu khung để thực hiện quá trình chuyển đổi tọa độ.

Khi xác định vị trí các mấu khung của tờ ảnh, nguồn sai số xuất hiện ở đây là

nguồn sai số do việc nhận biết và xác định vị trí mấu khung.

Mặc dù trong công nghệ đo vẽ ảnh số, để xác định vị trí các mấu khung của tờ ảnh

thuận lợi hơn các phương pháp truyền thống nhờ vào việc phóng đại hình ảnh khu

vực cần chọn vị trí, tuy nhiên quá trình phóng đại vị trí điểm ảnh có nhận dạng

chính xác hay không lại phụ thuộc vào kích thước pixel khi quét ảnh (độ phân giải

không gian ảnh quét), biến dạng hình học của pixel do máy quét gây nên, mức độ

tương phản để phân biệt giữa các điểm ảnh khác nhau (độ phân giải bức xạ của

ảnh quét), khả năng hỗ trợ của màn hình máy tính, sai số do quá trình chuyển đổi

điểm ảnh từ hệ tọa độ máy tính sang hệ toạ độ ảnh bằng công thức chuyển đổi

affine. Tất cả các nguồn sai số trên sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của quá trình

định hướng trong của tờ ảnh.

Sai số của quá trình định hướng trong trong công nghệ đo vẽ ảnh số trong khoảng

kích thước của pixel.

4.2.4.2 Sai số quá trình định hướng tương đối và tăng dày khống chế ảnh

Quá trình định hướng tương đối giữa hai tờ ảnh có độ phủ dọc trên hai dải bay kề

nhau được thực hiện chủ yếu bằng phương pháp thủ công do người đo vẽ ảnh thực

hiện. Đó là quá trình xác định các cặp điểm ảnh trùng nhau trên hai tấm ảnh.

Quá trình xác định vị trí các điểm ảnh trùng nhau của hai tấm ảnh phụ thuộc rất

lớn vào khả năng phóng đại tờ ảnh, độ tương phản của các điểm ảnh trên màn

hình, kỹ năng quan sát của người đo vẽ ảnh.

Giá trị sai số của các điểm định hướng khoảng 0,3 kích thước pixel.

4.2.4.3 Sai số quá trình định hướng tuyệt đối mô hình

Sau khi các tấm ảnh được định hướng trong và định hướng tương đối, mô hình lập

thể của khối ảnh được hình thành.

Từ mô hình lập thể chúng ta đưa mô hình về mô hình thực địa (trắc địa) thông qua

một số các điểm ảnh được xác định tọa độ và độ cao trắc địa bằng các công nghệ

đo đạc thực địa (toàn đạc điện tử, công nghệ GPS).

Việc xác định vị trí các điểm khống chế trắc địa trên ảnh cũng phụ thuộc vào khả

năng nhận dạng điểm ảnh trên màn hình máy tính.

Sai số do công tác đo đạc các điểm khống chế ngoại nghiệp bằng phương pháp đo

đạc trực tiếp cũng tác động lên độ chính xác mô hình lập thể của khối ảnh.

Ngoài ra, mô hình lập thể của khối ảnh là mô hình toán học trên máy tính được

thành lập bằng công thức toán học cụ thể. Trong khi mô hình thực địa là một mô

hình không thể xác định bằng công thức toán học cụ thể.

Mô hình lập thể trên máy tính chỉ là mô hình mô phỏng gần đúng mô hình thực

địa, do đó mức độ phù hợp của quá trình mô phỏng toán học sẽ ảnh hưởng đến độ

chính xác xác định các yếu tố trên mô hình.

Sai số của các điểm định hướng thông thường nhỏ hơn 0,3 kích thước pixel.

4.3 Sai số của phương pháp đo vẽ ảnh

Quá trình đo vẽ ảnh số là quá trình xử lý ảnh chủ yếu trên hệ thống phần mềm

và máy tính, quá trình khôi phục chùm tia chiếu xuyên tâm và thực hiện quá trình

định hướng ảnh thực hiện bằng lý thuyết toán học chặt chẽ, khả năng biểu thị các

yếu tố trên ảnh và biểu thị bản đồ ở dạng số có độ chính xác cao.

Tuy nhiên, chúng ta vẫn quan tâm đến một số yếu tố dẫn đến sai số mà lý thuyết

toán học không loại trừ được các nguồn sai số này, đó là sai số khi xác định vị trí

đối tượng đo vẽ trên ảnh, sai số trong quá trình thành lập mô hình độ cao số, sai số

trong quá trình nén ảnh số để giảm dung lượng ảnh khi lưu trữ ảnh.

4.3.1 Sai số xác định vị trí đối tượng đo vẽ

Quá trình đo vẽ các yếu tố trên ảnh dựa trên việc xác định các tín hiệu trên mỗi

pixel của tờ ảnh ghi nhận thông qua tọa độ và cấp độ xám của pixel.

Tuy nhiên, mỗi pixel của tờ ảnh không phải là một điểm duy nhất khi thể hiện lên

màn hình bởi vì nó phụ thuộc vào kích thước pixel được chọn lựa trong quá trình

quét ảnh để chuyển ảnh analog sang ảnh số.

Hình 16: Sai số đo vẽ các đối tượng trên ảnh

PX

PXO

1 2

34

. m

PX - kích thước pixel.

O – tâm pixel.

Theo hình vẽ trên ta thấy, với một điểm ảnh (pixel) khi quét ảnh có kích thước PX,

trong quá trình đo vẽ ảnh trên mô hình lập thể, nếu người đo vẽ xác định vị trí

điểm ảnh ngay tại tâm pixel là điểm O thì vị trí của điểm ảnh là hoàn toàn chính

xác. Nhưng nếu người đo vẽ xác định vị trí pixel không đúng điểm O mà là một

điểm bất kỳ thuộc pixel trên thì quá trình đo vẽ sẽ tồn tại sai số do kích thước pixel

gây ra.

Bởi vì trên máy tính, hệ thống máy tính chỉ xác định một giá trị tọa độ cho toàn bộ

pixel nên việc người đo vẽ đặt tiêu đo tại O hoặc tại điểm m thuộc pixel thì máy

tính cũng chỉ cho một tọa độ duy nhất.

Như vậy trong trường hợp này, sai số tồn tại do kích thước pixel gây ra sẽ đạt giá

trị lớn nhất khi người đo vẽ đặt tiêu đo tại các vị trí 1, 2, 3, 4 trên pixel.

Giá trị sai số lớn nhất bằng .

Điều này cho thấy, nếu chọn độ phân giải hình học ảnh quét càng nhỏ (kích thước

pixel càng nhỏ) thì sai số do kích thước pixel gây ra càng nhỏ và ngược lại. Do đó

đối với mỗi loại bản đồ với độ chính xác yêu cầu cụ thể thì phải chọn độ phân giải

quét ảnh phù hợp.

4.3.2 Sai số trong quá trình tạo mô hình độ cao số tự động

Ưu thế của phương pháp đo ảnh số đối với các phương pháp truyền thống trong

công tác thành lập mô hình bề mặt địa hình là khả năng tự động hoá tạo mô hình

độ cao số. Độ cao các điểm địa hình được tạo ra bằng thuật toán khớp ảnh dựa trên

thị sai giữa hai tấm ảnh. Quá trình khớp ảnh có độ chính xác trong khoảng

kích thước pixel.

Phương pháp tạo mô hình độ cao số tự động thường sử dụng là phương pháp tạo

mạng lưới các điểm độ cao dạng lưới điều hoà (regular grid), sau đó sử dụng các

thuật toán nội suy tạo mạng tam giác không đều hoà từ mạng lưới điều hoà. Quá

trình tạo lưới điều hoà và nội suy mạng tam giác không điều hoà (TIN –

Triangulation Irregular Network) từ các điểm độ cao của mạng lưới điều hoà diễn

ra hoàn toàn tự động và nhanh chóng, tiết kiệm rất nhiều thời gian và công sức cho

con người.

Tuy nhiên, trong quá trình tạo mô hình độ cao tự động từ mô hình lập thể còn tồn

tại một số vấn đề như sau:

Trong trường hợp khu vực đo vẽ là khu vực quang đãng, địa hình biến đổi

liên tục, không có nhiều yếu tố địa vật như dân cư, cây trồng, … Đó là

những khu vực như vùng đồng bằng, vùng bình nguyên hoặc những vùng

tương tự. Trong những khu vực như vậy, việc tạo mô hình độ cao số tự

động sẽ cho kết quả rất tốt nếu lựa chọn mật độ phân bố các điểm độ cao

của mô hình (kích thước ô lưới trong mạng lưới điều hoà) ở một mức độ

phù hợp. Bởi vì các điểm độ cao nội suy trong trường hợp này là nội suy tự

động như vị trí của các điểm độ cao vẫn nằm trên bề mặt đất và khả năng

thể hiện bề mặt địa hình ở mức độ phù hợp cao.

Tuy nhiên, thực tế bề mặt địa hình thông thường bao gồm cả những yếu tố

địa vật như dân cư, cây cối, các hệ thống giao thông, thuỷ hệ; và những yếu

tố đặc trưng của địa hình như các đường đứt gãy của địa hình (breaklines),

các vùng có bề mặt thay đổi bất thường, các vùng trên ảnh không đầy đủ

thông tin, . . Đối với trường hợp như vậy, khi hệ thống tự động nội suy các

điểm độ cao sẽ không tự xác định các vị trí đặc trưng của địa hình và các vị

trí có địa vật như nhà hoặc cây bao phủ. Do đó sẽ có những điểm trong mô

hình độ cao sẽ nằm trên các mái nhà, ngọn cây v.v. như vậy mô hình sẽ

không thể hiện chính xác bề mặt địa hình khu đo.

Do đó quá trình tạo mô hình độ cao số tự động muốn đạt yêu cầu về độ chính xác

biểu thị thì phải có sự tác động của bàn tay con người theo cách:

Phần mềm hệ thống sẽ nội suy tự động các điểm độ cao trên toàn khu đo.

Con người dựa trên mô hình lập thể xác định các yếu tố đặc trưng của địa

hình và hiệu chỉnh những điểm độ cao không phù hợp (điểm độ cao trên

mái nhà, ngọn cây,..) do mô hình tạo ra.

Dựa vào các đặc điểm trên chúng ta nhận thấy, độ chính xác của mô hình độ cao

số khi thể hiện bề mặt địa hình phụ thuộc những yếu tố cơ bản sau:

Độ phân giải hình học và độ phân giải bức xạ của ảnh quét.

Đặc điểm địa hình khu đo, mức độ phức tạp của địa hình và mức độ phân

bố các đối tượng trên bề mặt địa hình.

Khả năng đo đạc của người đo và khả năng phát hiện các yếu tố đặc trưng

của địa hình.

Số lượng các điểm độ cao cần nội suy trên một đơn vị diện tích được chọn

và khả năng xử lý của hệ thống máy tính.

4.3.3 Sai số trong quá trình nén ảnh

Do yêu cầu về đo vẽ ảnh trong ảnh hàng không, khi quét ảnh với kích thước

pixel khoảng từ vài đến vài chục nên dung lượng của tấm ảnh khi lưu vào

máy tình khoảng vài chục megabyte (MB) đến hàng trăm MB đối với ảnh trắng

đen, đối với ảnh màu thì dung lượng lưu trữ có thể lên đến hàng ngàn MB. Do

đó, yêu cầu sử dụng các thuật toán nén ảnh để giảm dung lượng của file ảnh

khi lưu là điều rất cần thiết.

Quá trình nén ảnh dựa trên các nguyên lý sau:

- Do các pixel có kích thước rất nhỏ nên về giá trị độ xám của một pixel có

thể giống với các pixel kế cận của nó.

- Khi quét ảnh màu sử dụng ba kênh phổ red, green, blue nhưng giá trị phổ

trên từng kênh của mỗi pixel thương gần bằng nhau. Điều này cho thấy độ

tương quan giữa các kênh lớn dẫn đến dư thừa thông tin lưu trữ.

Dựa trên các đặc điểm đó, người ta phát triển các thuật toán lọc bỏ các thông tin

dư thừa trên các kênh và trên bản thân một kênh phổ để giảm dung lượng lưu trữ.

Các kiểu nén cho các định dạng phổ biến hiện nay như JPEG, TIFF, BMP, ..

Khi ảnh nén đưa vào sử dụng thì được qua quá trình giải nén để khôi phục lại tấm

ảnh ban đầu thông qua quá trình lấy mẫu lại. Ví dụ sử dụng khung cửa sổ 3x3 hoặc

5x5 để xác định giá trị độ xám cho pixel trung tâm của cửa sổ.

Tuy nhiên, các thuật toán tái lấy mẫu cho file ảnh không thể tái tạo lại tấm ảnh

hoàn toàn giống chư ban đầu mà sẽ bị mất đi một số lượng thông tin nhất định.

Quá trình này dẫn đến việc nhận dạng một số đối tượng trên ảnh sẽ không đúng

với thực tế. Vấn đề là mức độ sai sót khi tái lấy mẫu ở mức độ nào thì chấp nhận

được phụ thuộc vào yêu cầu của công tác đo vẽ bản đồ.

Thông thường, dung lượng file ảnh sau khi nén không nhỏ hơn 3 lần ảnh trước khi

nén thì khối lượng thông tin bị mất đi có thể xem như không đáng kể. Kết quả

khảo sát hệ số nén ảnh và chất lượng ảnh xem bảng 6.

Bảng 6: Kết quả khảo sát hệ số nén ảnh JPEG và chất lượng ảnh số

Dạng hình ảnh

Kích thước pixel

Chất lượng ảnh số (%)

Kích thước ảnh số (ảnh 23cm x 23cm)(MB)

% nén nguyên gốc

Hệ số nén nguyên gốc

Trắng-đen 8 100 784 - -Trắng-đen 8 95 328 42 2,390Trắng-đen 8 90 237 30 3,308Trắng-đen 8 85 169 22 4,639Trắng-đen 8 80 135 17 5,807Trắng-đen 8 75 107 14 7,327Trắng-đen 8 70 93 12 8,403

Trắng-đen 16 100 196 - -Trắng-đen 16 95 76 39 2,579Trắng-đen 16 90 49 25 4,000Trắng-đen 16 85 36 18 5,444Trắng-đen 16 80 29 15 6,759Trắng-đen 16 75 24 12 8,167Trắng-đen 16 70 22 11 8,909

Trắng-đen 20 100 127 - -Trắng-đen 20 95 56 44 2,268Trắng-đen 20 90 38,3 30 3,316Trắng-đen 20 85 29 23 4,379Trắng-đen 20 80 24 19 5,292Trắng-đen 20 75 20 16 6,350Trắng-đen 20 70 18 14 7,056

Trắng-đen 24 100 86 - -Trắng-đen 24 95 38 44 2,263Trắng-đen 24 90 26 31 3,308Trắng-đen 24 85 20 23 4,300Trắng-đen 24 80 16 19 5,375Trắng-đen 24 75 14 16 6,143Trắng-đen 24 70 12 14 7,167