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SISTEMA SEMI-AUTOMÁTICO DE REGISTRO E MOSAICO DE IMAGENS Dmitry Fedorov Dr. Leila M. G. Fonseca INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS, São José dos.

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1 SISTEMA SEMI-AUTOMÁTICO DE REGISTRO E MOSAICO DE IMAGENS Dmitry Fedorov Dr. Leila M. G. Fonseca INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS, São José dos Campos, 2003.

2 Sistema de registro

3 Código do sistema foi escrito em C++ utilizando bibliotecas livres (Qt, libtiff, libjpeg) Foi enfatizada a utilização em plataformas diferentes Três métodos de registro automático foram implementados: método baseado em optical flow e geometria método baseado na transformação wavelet método baseado em contornos

4 Método padrão O método baseado em optical flow e geometria É o mais lento, porém é o mais robusto e aceita uma grande variedade de dados de entrada

5 Método baseado em wavelets O método baseado em wavelets é importante para o registro de imagens de radar onde identifica uma boa quantidade de pontos de controle Apresenta melhor precisão e eficiência de registro do que o método padrão

6 O método baseado em contornos Apresenta processamento rápido, porém só pode ser utilizado em imagens que possuem um número suficiente de contornos fechados bem definidos É adequado para o registro de imagens de diferentes sensores pois o método de casamento de feições não depende da resposta espectral

7 Interface gráfica do sistema Três passos lógicos: 1) Dados e pre-processamento 2) Busca de pontos de controle 3) Geração da imagem resultante Controle das janelas

8 Interface gráfica do sistema 1)Identificação de pontos (auto, semi-auto, manual) 2) Transformação (translação, RST, afim, etc.) 3) Identificar pontos! Busca de pontos de controle

9 Interface gráfica do sistema 1)Imagem resultado (mosaico, registro separado) 2) Sobreposição (normal, interlaçado, blended) 3) Interpolação (vizinho mais próximo, Bilinear) Geração da imagem resultante 4) Equalização

10 Ferramentas do sistema Pre-processamento: Modificar resolução, escolher a banda, realçar... Edição de pontos de controle: Remover, gravar ou carregar, mostrar nas imagens...

11 Ferramentas do sistema Registro de áreas retangulares aproximadamente correspondentes selecionadas por operador

12 Testes do sistema O sistema foi testado operacionalmente por vários pesquisadores em: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Universidade da Califórnia, Santa Barbara Office of Naval Research, China Lake Naval Air Warfare Center, China Lake, Califórnia Testes exaustivos foram executados com imagens: Radar Multi-sensores Alta resolução Seqüências de vídeo

13 Testes do sistema ImagensMétodo waveletsMétodo padrão Radar, JERS-1 (10/10/95) + (08/13/96) Amazônia, floresta (512*512)(512*512) Tempo: 3185ms C.P.: 53 RMSE: Tempo: 6099ms C.P.: 6 (de 300) RMSE: SPOT band 3 + TM band 4 (08/08/95) + (06/07/94) Cidade Brasília (512*512)(512*512) Tempo: 3325ms C.P.: 29 RMSE: Tempo: 5889ms C.P.: 6 (de 300) RMSE: TM band 5 (06/07/92) + (07/15/94) Amazônia, floresta (512*512)(512*512) Tempo: 3104ms C.P.: 188 RMSE: Tempo: 2914ms C.P.: 4 (de 128) RMSE: Comparação entre os métodos padrão e wavelets:

14 Testes do sistema Comparação entre os métodos padrão e contornos: ImagensMétodo contornos Método padrão Landsat, composição 3,4,5 Litoral (1390*1500)(1200*1650) Tempo: 2604ms C.P.: 3 RMSE: Tempo: 6008ms C.P.: 5 (de 128) RMSE: Fotos aéreas Área urbana, Bay area, Califórnia (1283*2352)(1547*2284) Tempo: 4566ms C.P.: 32 RMSE: Tempo: 9183ms C.P.: 22 (de 128) RMSE: Fotos aéreas coloridas Área urbana, Santa barbara, Califórnia (306*386)(335*472) Tempo: 521ms C.P.: 6 RMSE: Tempo: 1392ms C.P.: 21 (de 128) RMSE:

15 Imagens de florestas Imagens da floresta amazônica, TM na banda 5, adquiridas em diferentes datas, 07/06/1992 e 15/07/1994

16 Imagens de Radar Imagens da floresta amazônica, JERS-1, adquiridas em diferentes datas, 10/10/1995 e 08/13/1996

17 Imagens do CBERS Mosaico de 4 imagens CBERS-IRMMS de datas diferentes

18 Imagens Landsat Mosaico de duas imagens Landsat de datas diferentes. Foi gerado sem equalização em 3 minutos e 50 segundos

19 Detalhe do registro Mosaico de duas imagens Landsat de datas diferentes. Foi gerado com equalização em 5 minutos e 45 segundos

20 Imagens do LANDSAT 7 PAN - CBERS CCD R: PAN G,B: CCD 4 Registro automático usando retângulos Composição colorida das imagens registradas R-PAN, G-4CCD, B-3CCD

21 Imagens do radar RADARSAT-1, SAR

22 Mosaicos de seqüências de vídeo seqüência de 100 imagens IR gerado em 20 segundos

23 Mosaicos de seqüências de vídeo Mosaicos registrados das seqüências de 640x480 pixels 14 visíveis 6 termais

24 Mosaico de imagens Ikonos _

25 Fotografia digital Método Blending para fotografia digital

26 Conclusão O sistema foi implementado e testado Existem binários para Windows, Linux, Solaris Sparc Desenvolvida a página WEB do sistema: Desenvolvida a versão demo para WEB:

27 Trabalhos futuros Pretende-se continuar o desenvolvimento do sistema: Adicionar suporte de georeferenciamento e estender suporte de GeoTiff para todos os resultados Adicionar técnicas avançadas de equalização e geração de mosaico de imagens Melhorar os métodos automáticos

28 Agradecimentos Várias instituições participaram no desenvolvimento: Divisão de Processamento de Imagens, INPE Divisão de Sensoriamento Remoto, INPE Vision Lab, Universidade da Califórnia, Santa Barbara China Lake Naval Air Warfare Center, Califórnia O trabalho foi financiado pelas instituições: CAPES SELPER Brasil Office of Naval Research, China Lake Naval Air Warfare Center CalTrans

29 Demonstração do sistema Regeemy


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