Gap-filling restoration methods for ETM+ sensor images
Other Title(s)
طرق ترميم لملئ ثغرات صور المتحسس ETM+
Joint Authors
Ali, Salih Mahdi
Muhammad, Muhammad Jamal
Source
Issue
Vol. 54, Issue 1 (31 Mar. 2013), pp.206-214, 9 p.
Publisher
University of Baghdad College of Science
Publication Date
2013-03-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
9
Main Subjects
Topics
Abstract AR
تم إطلاق المتحسس ETM+ بواسطة التابع لاندسات 7- في 15 نيسان عام 1999، في 31 حزيران عام 2003 تأثر النظام-الماسح-الخطي-المصحح أخفاقا كبيرا نتج عنه فقدان ما يقارب 22% من البيانات في المشهد الواحد.
في بحثنا الحالي، تم اقتراح العديد من الطرق لترميم القصور في الصور بتعبئة ثغراتها، بعض الطرق المقترحة تعتمد مبدأ تخمين القيم المفقودة لنقاط الصورة من مجاورتها، بينما تستخدم الطرق الاخرى قيم نقاط صور ملتقطة بأزمنة مختلفة.
لذا سوف نستخدم طرق متعددة لتخمين قيم الثغرات من مشهد الصورة ذاتها و التي تعاني قصورا و هي مرشح الوسيط المعدل، مرشح المتوسط، مرشح النقطة الوسطى إضافة للعديد من تقنيات الإستكمال (مثل طريقة استكمال المجاور الأقرب، طريقة الاستكمال الخطي، و طريقة الاستكمال التكعيبي).
كما وسف نستخدم تقنيات أخرى لردم الثغرات من مشاهد ثانية منها تقنية موائمة المخطط التكراري الموضعي خطيا و الذي يعتمد مبدأ معايرة قيم الشدة في الصور باستخدام طريقة الربح-الانحيازي باعتماد قيم شدة الصورة جميعا أولا و قيم نافذة من الصورة ثانيا.
Abstract EN
Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) onboard the Landsat-7 remotely sensor satellite was launched on 15 April 1999.
On May 31, 2003, image acquisition via the ETM+ was greatly impacted by the failure of the system’s Scan Line Corrector (SLC).
Consequently, the ETM+ has lost approximately 22 % of the data due to the increased scan gap.
In this work, several gap-filling methods will be proposed to restore the ETM+ image malfunctions.
Some of the proposed methods will be carried by estimating the missed pixel’s values from the same image pixel’s neighborhood, while others will utilize the pixel values extracted from different temporal scene acquired in different time.
Mean average filter, median filter, midpoint filter, and several interpolations (e.g.
1D-nearest neighbor, 1D-linear, and 1D-cubic-spline interpolations) techniques will be utilized to estimate the missed pixel’s values from the same malfunction scene and from different temporally radiance corrected scene.
Additionally, the Linear Local Histogram Matching (LLHM) technique will be implemented to fill the gaps by gain-bias method and by gray-level normalization methods, using the whole image values first, and a window’s values second.
American Psychological Association (APA)
Ali, Salih Mahdi& Muhammad, Muhammad Jamal. 2013. Gap-filling restoration methods for ETM+ sensor images. Iraqi Journal of Science،Vol. 54, no. 1, pp.206-214.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-337041
Modern Language Association (MLA)
Ali, Salih Mahdi& Muhammad, Muhammad Jamal. Gap-filling restoration methods for ETM+ sensor images. Iraqi Journal of Science Vol. 54, no. 1 (2013), pp.206-214.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-337041
American Medical Association (AMA)
Ali, Salih Mahdi& Muhammad, Muhammad Jamal. Gap-filling restoration methods for ETM+ sensor images. Iraqi Journal of Science. 2013. Vol. 54, no. 1, pp.206-214.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-337041
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 214
Record ID
BIM-337041