Image fusion
ಚಿತ್ರ ಸಮ್ಮಿಳನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅನೇಕ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದೇ ಚಿತ್ರವಾಗಿ ಸೇರಿಸುವುದು ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಒಂದೇ ಚಿತ್ರವು ಯಾವುದೇ ಒಂದು ಮೂಲ ಚಿತ್ರಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಅಗತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಚಿತ್ರ ಸಮ್ಮಿಳನದ ಉದ್ದೇಶವು ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಮಾನವ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮತ್ತು ಅರ್ಥವಾಗುವಂತಹ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ, ಮಲ್ಟಿಸೆನ್ಸರ್ ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಎನ್ನುವುದು ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಂದೇ ಚಿತ್ರವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬರುವ ಚಿತ್ರವು ಯಾವುದೇ ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ, ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಸಂವೇದಕಗಳ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಲಭ್ಯತೆಯು ವಿಭಿನ್ನ ಚಿತ್ರ ಸಮ್ಮಿಳನ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರೇರಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿನ ಹಲವಾರು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಲಭ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಉಪಕರಣಗಳು ಅಂತಹ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮನವರಿಕೆ ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಚಿತ್ರ ಸಮ್ಮಿಳನ ತಂತ್ರಗಳು ವಿವಿಧ ಮಾಹಿತಿ ಮೂಲಗಳ ಏಕೀಕರಣಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಸಂಯೋಜಿತ ಚಿತ್ರವು ಪೂರಕ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮತ್ತು ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ತಂತ್ರಗಳು ವಿಲೀನಗೊಳ್ಳುವಾಗ ಮಲ್ಟಿಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಡೇಟಾದ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿ, ಎರಡು ರೀತಿಯ ಚಿತ್ರಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ. ಉಪಗ್ರಹಗಳು ಪಡೆದ ಪಂಚವರ್ಣದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಗರಿಷ್ಠ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ನೊಂದಿಗೆ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒರಟಾದ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ನೊಂದಿಗೆ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡು ಅಥವಾ ನಾಲ್ಕು ಪಟ್ಟು ಕಡಿಮೆಯಿರುತ್ತದೆ. ರಿಸೀವರ್ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಿಳಿಸಲು ಪಂಚವರ್ಣದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮಲ್ಟಿಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ ಸಮ್ಮಿಳನವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನೇಕ ವಿಧಾನಗಳಿವೆ. ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತವಾದದ್ದು ಹೈ-ಪಾಸ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ನಂತರದ ತಂತ್ರಗಳು ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ವೇವ್ಲೆಟ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್, ಏಕರೂಪದ ತರ್ಕಬದ್ಧ ಫಿಲ್ಟರ್ ಬ್ಯಾಂಕ್ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಸಿಯನ್ ಪಿರಮಿಡ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಮಲ್ಟಿ-ಫೋಕಸ್ ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಅನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಔಟ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ವಿಭಿನ್ನ ಫೋಕಸ್ ಆಳಗಳೊಂದಿಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಉಪಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದೃಶ್ಯ ಸಂವೇದಕ ಜಾಲದಲ್ಲಿ (ವಿಎಸ್ಎನ್), ಸಂವೇದಕಗಳು ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಾಗಿವೆ. ವಿ. ಎಸ್. ಎನ್. ನ ಅನೇಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ, ದೃಶ್ಯದ ಎಲ್ಲಾ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಕ್ಯಾಮರಾದಿಂದ ಪರಿಪೂರ್ಣ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಲೆನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಸೀಮಿತ ಆಳದ ಫೋಕಸ್ ಇರುವುದರಿಂದ ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಫೋಕಲ್ ಉದ್ದದಲ್ಲಿರುವ ವಸ್ತುವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತೆರವುಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದ ಇತರ ಭಾಗಗಳು ಮಸುಕಾಗಿರುತ್ತವೆ. ವಿಎಸ್ಎನ್ ಹಲವಾರು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಆಳದ ಫೋಕಸ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಒತ್ತಡ ಮತ್ತು ತಾಪಮಾನ ಸಂವೇದಕಗಳಂತಹ ಇತರ ಸಂವೇದಕಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕ್ಯಾಮರಾದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ಬ್ಯಾಂಡ್ ಅಗಲ, ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಮಯದಂತಹ ಕೆಲವು ಮಿತಿಗಳಿಂದಾಗಿ, ಪ್ರಸರಣ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸ್ಥಳೀಯ ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ಕಾರಣಗಳು ಬಹು-ಕೇಂದ್ರಿತ ಚಿತ್ರಗಳ ಸಮ್ಮಿಳನದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತವೆ. ಮಲ್ಟಿ-ಫೋಕಸ್ ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಎನ್ನುವುದು ಇನ್ಪುಟ್ ಮಲ್ಟಿ-ಫೋಕಸ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಒಂದೇ ಚಿತ್ರವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಒಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರಕ್ಕಿಂತ ದೃಶ್ಯದ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಏಕೆ ಬಹು ಸಂವೇದಕ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮ್ಮಿಳನವು ಒಂದು ವಿಭಾಗವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಇದು ಹಲವಾರು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ಔಪಚಾರಿಕ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕೋರುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿನ ಹಲವಾರು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ವರ್ಣಪಟಲದ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಉಪಕರಣಗಳು ವಿನ್ಯಾಸದ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಅಂತಹ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಕ್ಕೆ ಒಂದು ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಹಾರವೆಂದರೆ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮ್ಮಿಳನ. ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ವಿಧಾನಗಳು ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು-ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೊಮೇನ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಅನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು. ಸರಾಸರಿ, ಬ್ರೋವಿ ವಿಧಾನ, ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಪಿಸಿಎ) ಮತ್ತು ಐಎಚ್ಎಸ್ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳಂತಹ ಸಮ್ಮಿಳನ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೊಮೇನ್ ವಿಧಾನಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತವೆ. ಹೈ-ಪಾಸ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರವು ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೊಮೇನ್ ಸಮ್ಮಿಳನ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಎಂಎಸ್ ಚಿತ್ರಗಳ ನವೀಕರಿಸಿದ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಚುಚ್ಚಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೊಮೇನ್ ವಿಧಾನಗಳ ಅನನುಕೂಲವೆಂದರೆ ಅವು ಬೆಸೆಯಲಾದ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿರೂಪವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಮಸ್ಯೆಯಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ನಾವು ಹೋಗುವಾಗ ವರ್ಣಪಟಲದ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯು ಋಣಾತ್ಮಕ ಅಂಶವಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ ಸಮ್ಮಿಳನದಲ್ಲಿ ಆವರ್ತನ-ಡೊಮೇನ್ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿರೂಪವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು. ಬಹು-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಹಳ ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ವೇವ್ಲೆಟ್ ರೂಪಾಂತರವು ಸಮ್ಮಿಳನಕ್ಕೆ ಬಹಳ ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಸಿಯನ್ ಪಿರಮಿಡ್ ಆಧಾರಿತ, ಕರ್ವ್ಲೆಟ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್ ಆಧಾರಿತ ಮುಂತಾದ ಕೆಲವು ಇತರ ಸಮ್ಮಿಳನ ವಿಧಾನಗಳೂ ಇವೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಸಮ್ಮಿಳನದ ಇತರ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸಂಯೋಜಿತ ಚಿತ್ರದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮತ್ತು ವರ್ಣಪಟಲದ ಗುಣಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಚಿತ್ರ ಸಮ್ಮಿಳನದಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ನೋಂದಾಯಿಸಬೇಕು. ತಪ್ಪಾದ ನೋಂದಣಿಯು ಚಿತ್ರ ಸಮ್ಮಿಳನದಲ್ಲಿ ದೋಷಕ್ಕೆ ಪ್ರಮುಖ ಮೂಲವಾಗಿದೆ. ಕೆಲವು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ವಿಧಾನಗಳೆಂದರೆಃ ಹೈ-ಪಾಸ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ತಂತ್ರ ಐಹೆಚ್ಎಸ್ ರೂಪಾಂತರ ಆಧಾರಿತ ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಪಿಸಿಎ-ಆಧಾರಿತ ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ವೇವ್ಲೆಟ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್ ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಜೋಡಿ-ಬುದ್ಧಿವಂತ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಆವರ್ತನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಹಲವಾರು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡೊಮೇನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಬಹು-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ಯಾನ್-ಶಾರ್ಪನಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಡೊಮೇನ್ ಆಗಿದೆ. ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿ ನಾವು ಎರಡು ರೀತಿಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದುಃ ಪಂಚವರ್ಣದ ಚಿತ್ರಗಳು-ವಿಶಾಲ ದೃಶ್ಯ ತರಂಗಾಂತರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಆದರೆ ಕಪ್ಪು ಮತ್ತು ಬಿಳಿ ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರ. ಮಲ್ಟಿಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಚಿತ್ರಗಳು-ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಅಥವಾ ತರಂಗಾಂತರದ ಮಧ್ಯಂತರದಲ್ಲಿ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಆಗಿ ಪಡೆದ ಚಿತ್ರಗಳು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚಿತ್ರವೂ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದೇ ಭೌತಿಕ ಪ್ರದೇಶ ಮತ್ತು ಮಾಪಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಆದರೆ ವಿಭಿನ್ನ ವರ್ಣಪಟಲದ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಸ್ಪಾಟ್ ಪ್ಯಾನ್ ಉಪಗ್ರಹವು ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ (10 ಮೀ ಪಿಕ್ಸೆಲ್) ಪ್ಯಾನ್ಕ್ರೋಮಾಟಿಕ್ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. LANDSAT TM ಉಪಗ್ರಹವು ಕಡಿಮೆ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ (30 ಮೀ ಪಿಕ್ಸೆಲ್) ಬಹು ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಈ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮಲ್ಟಿಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ನ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಲೀನ ವಿಧಾನಗಳು ರೆಡ್-ಗ್ರೀನ್-ಬ್ಲೂ (ಆರ್ಜಿಬಿ) ನಿಂದ ಇಂಟೆನ್ಸಿಟಿ-ಹ್ಯೂ-ಸ್ಯಾಚುರೇಶನ್ (ಐಎಚ್ಎಸ್) ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರ ಸಮ್ಮಿಳನದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಹಂತಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆಃ ಕಡಿಮೆ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮಲ್ಟಿಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪಂಚವರ್ಣದ ಚಿತ್ರದ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸಿ. ಮಲ್ಟಿಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಚಿತ್ರದ ಆರ್, ಜಿ ಮತ್ತು ಬಿ ಬ್ಯಾಂಡ್ಗಳನ್ನು ಐಎಚ್ಎಸ್ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ. ಬಹು-ವರ್ಣಪಟಲದ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಪಂಚವರ್ಣದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಿ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಹು-ವರ್ಣಪಟಲದ ಚಿತ್ರಗಳ ತೀವ್ರತೆಯ ಅಂಶದೊಂದಿಗೆ ಪಂಚವರ್ಣದ ಚಿತ್ರದ ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತೀವ್ರತೆಯ ಘಟಕವನ್ನು ಪಂಚವರ್ಣದ ಚಿತ್ರದಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮಲ್ಟಿಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ವಿಲೋಮ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಮಾಡಿ. ಫೋಟೊಶಾಪ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ಯಾನ್-ಶಾರ್ಪನಿಂಗ್ ಮಾಡಬಹುದು. ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರ ಸಮ್ಮಿಳನದ ಇತರ ಅನ್ವಯಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ಸಮ್ಮಿಳನ ಚಿತ್ರ ಸಮ್ಮಿಳನವು ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪದವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ರೋಗಿಯ ಅನೇಕ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತು ಒರೆಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಈ ಪದವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ವಿಧಾನದಿಂದ ಅನೇಕ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಅಥವಾ ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ರೆಸೋನೆನ್ಸ್ ಇಮೇಜ್ (ಎಂಆರ್ಐ), ಕಂಪ್ಯೂಟೆಡ್ ಟೊಮೊಗ್ರಫಿ (ಸಿಟಿ), ಪಾಸಿಟ್ರಾನ್ ಎಮಿಷನ್ ಟೊಮೊಗ್ರಫಿ (ಪಿಇಟಿ) ಮತ್ತು ಸಿಂಗಲ್-ಫೋಟಾನ್ ಎಮಿಷನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೆಡ್ ಟೊಮೊಗ್ರಫಿ (ಸ್ಪೆಕ್ಟ್) ಯಂತಹ ಅನೇಕ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಯೋಜಿತ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ವಿಕಿರಣ ಆಂಕೊಲಾಜಿಯಲ್ಲಿ, ಈ ಚಿತ್ರಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಂಗಾಂಶದ ಸಾಂದ್ರತೆಯಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಿಟಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಎಂಆರ್ಐ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೆದುಳಿನ ಗೆಡ್ಡೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಖರವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ, ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಬಹು ಚಿತ್ರ ಸ್ವರೂಪಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕು. ಸಂಯೋಜಿತ, ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ಚಿತ್ರಗಳು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಾಗಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿವೆ. ಈ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಆಗಮನದೊಂದಿಗೆ, ವಿಕಿರಣ ಗ್ರಂಥಿಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ತೀವ್ರತೆಯ ಮಾಡ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ವಿಕಿರಣ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ (ಐಎಂಆರ್ಟಿ) ಸಂಪೂರ್ಣ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ವಿಕಿರಣ ಯೋಜನಾ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒವರ್ಲೇ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಐಎಂಆರ್ಟಿ ಗುರಿ ಗೆಡ್ಡೆಯ ಪರಿಮಾಣಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ವಿಧಾನಗಳ ತುಲನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವಿಭಿನ್ನ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಬಳಕೆದಾರರ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರಬೇಕು ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಇಮೇಜ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ವರ್ಗಗಳು ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ರಚನಾತ್ಮಕ ಹೋಲಿಕೆ ಅಥವಾ ಮಾನವ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು http://www.math.hcmuns.edu.vn ~ ptbao/LVTN/2003/ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು/a161001433035. pdf Z. ವಾಂಗ್, ಡಿ. ಜಿಯು, ಸಿ. ಅರ್ಮೇನಾಕಿಸ್, ಡಿ. ಲಿ, ಮತ್ತು ಕ್ಯೂ. ಲಿ, "ಚಿತ್ರ ಸಮ್ಮಿಳನ ವಿಧಾನಗಳ ತುಲನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ", ಐಇಇಇ ಟ್ರಾನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ. ಜಿಯೋಸ್ಕಿ. ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸ್., ಸಂಪುಟ. 43, ಇಲ್ಲ. 6, ಪು. 81-84, ಜೂನ್. 2005 ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್