SISTEMA SEMI-AUTOMÁTICO DE REGISTRO E MOSAICO DE IMAGENS Dmitry Fedorov Dissertação de Mestrado em Computação Aplicada, orientada pela Dr. Leila M. G. Fonseca. INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS, São José dos Campos, 2002.

Sistema de registro

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

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

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

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

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

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

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

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:

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:

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

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

Imagens do CBERS Mosaico de 4 imagens CBERS-IRMMS

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

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

Imagens do LANDSAT-CBERS Composição colorida das imagens registradas Landsat 7 – PAN e CBERS CCD: R-PAN, G-4CCD, B-3CCD.

Fotografia digital Demonstração do método de blending

Motivação seqüência de 100 quadros gerado em 20 segundos

Mosaico Mosaicos de seqüências de 14 imagens visíveis e 6 termais de 640x480 pixels

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:

Congressos Trabalhos publicados e apresentados em congressos nacionais e internacionais: SPIE 9th International Symposium on Remote Sensing, Crete, Greece, 2002 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium - IGARSS02, Toronto, Canada, th International Symposium on Remote Sensing of Environment, Buenos Aires, Argentina, 2002 Worcap I, INPE, 2001

Interesse por instituições externas Várias instituições demonstraram interesse no sistema: 1.Dr. Ralf Dunkel, General Atomics, San Diego, California; 2.Timothy Klassen, Avvida Systems Inc., Waterloo, Canada; 3.Ross Cobb, Aerials, Inc & Pan American Surveys, Inc, Miami, Florida; 4.Kristof Ostir, Scientific Research Centre of SASA, Ljubljana, Slovenia; 5.Veljko M. Jovanovic, Jet Propulsion Laboratory, Pasadena, Califórnia; 6.Dr. G. Louis Smith, Langley Research Centre, NASA, Hampton, Virginia; 7.Leonard John Otten, Kestrel Corporation, Albuquerque, New Mexico; 8.André R. S. Marçal, Observatório Astronômico, Universidade de Porto, Portugal.

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

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

Demonstração do sistema Regeemy