Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
151
PANSHARPENING USULLARIDA MULTISPEKTRAL KANAL TASVIRLARGA
INTERPOLYATSIYALASH USULLARINI QOʻLLASH MASALALARI
O.R.Yusupov
1,a)
, E.Sh.Eshonqulov
1,b)
1
Sharof Rashidov nomidagi Samarqand davlat universiteti
erali.eshonqulov1201@gmail.com
Annotatsiya:
Ushbu maqolada pansharpening (fazoviy aniqlikni oshirish) usullarida
multispektral tasvirlarga qoʻllaniladigan interpolyatsiya usullarining taʼsiri oʻrganilgan. Xususan,
IHS, Brovey, PCA, Gram-Schmidt va BDSD pansharpening usullarida eng yaqin qoʻshnilar,
bilinear, bikubik hamda Lansosh interpolyatsiya usullari qoʻllanilib, ular orasidagi farqlar fazoviy
tafsilotlarni saqlab qolish va spektral buzilishlarni kamaytirish nuqtayi nazaridan taqqoslangan.
Tajribaviy natijalarda ERGAS, SAM, SSIM va QAVE kabi tasvir sifatini baholash
koʻrsatkichlardan foydalanilgan. Olingan natijalar shuni koʻrsatadiki, bikubik va Lansosh
interpolyatsiya usullari tasvir sifatini yaxshilashda eng yaxshi natijalarni taqdim etdi.
Kalit soʻzlar:
sunʼiy yoʻldosh tasvirlari, pansharpening, multispektral tasvir,
interpolyatsiya, panxromatik tasvir.
ВОПРОСЫ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ ИНТЕРПОЛЯЦИИ К
ИЗОБРАЖЕНИЯМ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНЫХ КАНАЛОВ В МЕТОДАХ
ПАНШАРПА
Аннотация:
В данной статье изучено влияние интерполяционных методов,
применяемых в паншарпенинговых методах (повышение пространственного разрешения),
на качество мультиспектральных изображений. В частности, интерполяционные методы
ближайшего соседа, билинейная, бикубическая и Ланцоша были применены в рамках
паншарпенинговых подходов IHS, Brovey, PCA, Gram-Schmidt и BDSD. Проведено
сравнение указанных методов с точки зрения сохранения пространственных деталей и
уменьшения
спектральных
искажений.
В
экспериментальных
исследованиях
использовались такие показатели оценки качества изображений, как ERGAS, SAM, SSIM и
QAVE. Полученные результаты показывают, что бикубическая и Ланцош интерполяции
обеспечивают наилучшее качество изображения.
Ключевые слова:
спутниковые изображения, паншарпенинг, мультиспектральное
изображение, интерполяция, панхроматическое изображение
QUESTIONS ABOUT THE APPLICATION OF INTERPOLATION METHODS
TO IMAGES FROM MULTISPECTRAL CHANNELS USING PANSHARPENING
TECHNIQUES
Abstract:
This paper investigates the impact of interpolation methods applied to
multispectral images in pansharpening techniques aimed at enhancing spatial resolution.
Specifically, interpolation methods such as nearest neighbor, bilinear, bicubic, and Lanczos were
employed within the IHS, Brovey, PCA, Gram-Schmidt, and BDSD pansharpening approaches.
These methods were compared in terms of their ability to preserve spatial details and reduce
spectral distortions. Experimental evaluations were conducted using image quality assessment
metrics including ERGAS, SAM, SSIM, and QAVE. The results indicate that bicubic and Lanczos
interpolation methods provided the best performance in improving image quality.
Keywords:
satellite images, pansharpening, multispectral image, interpolation,
panchromatic image.
Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
152
Sunʼiy yoʻldosh tasvirlarini qoʻllanilish sohasi tobora kengayib bormoqda. Ular orqali
olingan tasvirlar hozirgi kunda atrof-muhit monitoringi, qishloq xoʻjaligi, ob-havo, favqulodda
vaziyatlar sohasidagi juda koʻplab masalalarda qoʻllanilmoqda. Sunʼiy yoʻldosh qurilmalarining
fazoviy, spektral, radiometrik, vaqtga bogʻliq ruxsatlarining turlicha ekanligi tufayli turli
formatdagi katta hajmli maʼlumotlar taqdim etilishi mumkin [1]. Bu esa ularga ishlov berish
masalalarini vujudga keltiradi. Bunday masalalar sirasiga sunʼiy yoʻldosh tasvirlarining fazoviy
oʻlchamini oshirishni keltirish mumkin. Fazoviy oʻlchamni oshirish orqali tasvirning va
tafsilotlarning aniqligini oshirish imkoniyati paydo boʻladi. Tasvirning fazoviy oʻlchamlarini
oshirishning klassik yondashuvlari sirasiga interpolyatsiya usullari kiradi. Interpolyatsiya – bu
tasvirlarni kattalashtirish va kichraytirish, ularni burish hamda geometrik buzilishlarni tuzatish
kabi masalalarni hal qilishda keng qoʻllaniladigan asosiy vositadir [2].
Soʻnggi yillarda sunʼiy yoʻldosh qurilmalari taqdim etgan multispektral tasvirlarning
fazoviy oʻlchamini oshirishning pansharpening yondashuvlari keng miqyosida oʻrganilmoqda [3].
Ruxsatlilik darajasi past va oʻlchami katta boʻlgan kanaldan olinadigan tasvir panxromatik (PAN)
tasvir deb ataladi. Ruxsatlilik darajasi yuqori, oʻlchami kichik boʻlgan turli spektr diapazonlaridagi
kanallardan olinadigan tasvirlar esa multispektral tasvirlar deb ataladi. Amaliyotda, panxromatik
kanalning oʻlchami multispektral kanal oʻlchamidan ikki yoki toʻrt marta katta boʻladi, yaʼni
𝐾 =
2
yoki
𝐾 = 4
boʻladi [4]. Ishlov berish natijasida hosil boʻladigan multispektral tasvir oʻlchamlari
maʼlum bir yondashuvlar asosida panxromatik tasvir oʻlchamlariga keltiriladi. Sunʼiy yoʻldosh
qurilmalarining texnik cheklovlari mavjud boʻlganligi sababli, bir kanalda yuqori spektral va
fazoviy koʻrsatkichga ega tasvirni yaratish masalasini keltirib chiqaradi. Natijada, kanallar
spektral yoki fazoviy sifatni taʼminlay olmaydi. Yuqori spektral va fazoviy tasvirga ega tasvirni
hosil qilishning ushbu usuli pansharpening usuli deyiladi [3]. Pansharpening usullarining asosiy
maqsadi yuqori spektral va fazoviy sifatga ega tasvirni hosil qilishdir.
Pansharpening usullarining bajarilish bosqichlaridan biri bu interpolyatsiya usullarini
qoʻllash hisoblanadi. Interpolyatsiya usullari orqali multispektral kanal oʻlchami panxromatik
kanal oʻlchamiga keltiriladi. Interpolyatsiya usullarini toʻgʻri tanlash multispektral tasvir sifatiga
taʼsir qiladi.
Interpolyatsiya usullari.
Quyida klassik interpolyatsiya usullarini koʻrib chiqamiz:
1) Eng yaqin qoʻshnilik interpolyatsiyasi. Usul tasvir oʻlchamini kattalashtirish yoki
kichiklashtirishda bajarilish jihatidan eng sodda hisoblanadi. Uning gʻoyasi yangi nuqtaning
qiymati unga eng yaqin boʻlgan nuqta qiymati bilan bir xil deb olinishiga asoslanadi:
𝐼(𝑥
′
, 𝑦
′
) = 𝐼(⌊𝑥
′
+ 0.5⌋, ⌊𝑦
′
+ 0.5⌋)
,
bu yerda,
𝑥
′
, 𝑦′
— interpolyatsiyada asosida olingan yangi koordinata qiymatlari,
⌊∙⌋
–sonni
butun qismini olish. Ushbu usul tezkor bajariladi, ammo tasvirda artefaktlar hosil boʻlishi, spektral
buzilishlar koʻproq boʻladi. Usul pansharpening jarayonida fazoviy oʻlchamni oshirish uchun
tezlik talab qilinganda qoʻllanilishi mumkin;
2) Bilinear interpolyatsiya. Usul eng yaqin qoʻshnilar interpolyatsiyasiga qaraganda koʻproq
hisoblashni talab qiladi, ammo kamroq artefakt hosil qiladi. U ikki oʻlchamga asoslanadi:
𝑣(𝑥, 𝑦) = 𝑎𝑥 + 𝑏𝑦 + 𝑐𝑥𝑦 + 𝑑
bu yerda
𝑥, 𝑦
– tasvirdagi nuqtaning koordinatalari,
𝑣(𝑥, 𝑦)
– nuqtaning yorqinlik darajasi,
𝑎, 𝑏, 𝑐, 𝑑
– koeffitsiyentlar
𝑥, 𝑦
nuqtaning toʻrtta eng yaqin qoʻshnisi. Usul asosan tasvir silliqligini
saqlash zarurati paydo boʻlganda qoʻllaniladi. Ammo tasvir chegaralarida kontrast pasayishi
mumkin;
3) Bikubik interpolyatsiya. Koʻrib chiqilayotgan nuqtaning oʻn oltita eng yaqin qoʻshnilarini
oʻz ichiga oluvchi bikubik interpolyatsiya hisoblash jihatdan murakkabdir.
𝑥, 𝑦
nuqtaga
tayinlanadigan yorqinlik qiymati quyidagicha aniqlanadi:
Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
153
𝑣(𝑥, 𝑦) = ∑ ∑ 𝑎
𝑖𝑗
𝑥
𝑖
𝑦
𝑗
3
𝑗=0
3
𝑖=0
.
Bunda
𝑎
𝑖𝑗
koeffitsiyentlari 16 ta nomaʼlumli 16 ta tenglamalar sistemasi orqali topiladi.
Usulni qoʻllash natijasida spektral buzilishlar kamayadi, tafsilotlar yaxshi saqlanadi;
4) Lansosh interpolyatsiyasi. Lansosh yadrosi filtrida
𝑠𝑖𝑛𝑐
funksiyasi mavjuddir. Bu
funksiyada tebranishlar mavjudligi tasvir oʻlchamini oʻzgartirishdagi muhim xususiyatidir, bu
orqali tasvir oʻlchamini oʻzgartirishdagi tasvirdagi obyektlar oʻtkir qirralarini va kichik
tafsilotlarini saqlab qolish imkoniyatini beradi. Lansosh interpolyatsiya yadrosining bir oʻlchamli
funksiyasi quyidagicha ifodalanadi,
𝑤
𝐿𝑛
(𝑥) = 𝜓
𝐿𝑛
(𝑥) ∙ 𝑠𝑖𝑛𝑐(𝑥)
.
Lansosh interpolyatsiyasi yadrosidagi bir oʻlchamli maxsus oyna funksiyasining umumiy
koʻrinishi quyidagicha ifodalanadi,
𝜓
𝐿𝑛
(𝑥) =
{
1 |𝑥| = 0,
sin (
𝜋𝑥
𝑛 )
𝜋 (
𝑥
𝑛)
0 < |𝑥| < 𝑛
0 |𝑥| ≥ 𝑛,
,
bu yerda
𝑛 ∈ 𝑁
.
Tasvirlarda Lansosh interpolyatsiyasini amalga oshirish oʻrama amali asosida bajariladi.
Lansosh yadrosi oʻrama amali quyidagi xossaga ega [5],
𝑤
𝐿𝑛
(𝑥, 𝑦) = 𝑤
𝐿𝑛
(𝑥) ∙ 𝑤
𝐿𝑛
(𝑦)
.
Bu xossadan Lansosh yadrosini ikki oʻlchamli funksiyasini yadroning bir oʻlchamli
funksiyasi orqali hisoblash mumkin. Tasvirlar bilan bogʻliq amaliy masalalarda Lansosh
yadrosining
𝑛 = 2
va
𝑛 = 3
filtrlari qoʻllaniladi.
Interpolyatsiya usullarini tasvir sifatini baholash koʻrsatkichlari boʻyicha taqqoslash.
Biz quyida PairMax maʼlumotlar toʻplamida interpolyatsiya usullarini qoʻllash natijalarini koʻrib
chiqamiz. Interpolyatsiya usullari komponentni oʻzgartirishga asoslangan IHS, Brovey, Gram-
Schmidt, PCA, BDSD pansharpening usul yondashuvlarida qoʻllanilgan.
Natijaviy tasvir sifatini
baholash koʻrsatkichlari sifatida esa ERGAS, Q
AVE
, SAM, SSIM metrikalari tanlab olindi [6, 7].
Olingan natijalar 1-jadvalda keltirilgan.
1-jadval.
Interpolyatsiya usullarini tasvir sifatini baholash koʻrsatkichlari boʻyicha taqqoslash
natijalari
Interpolyatsiya
turi
Baholash
koʻrsatkichi
CS ga asoslangan usullar
IHS
Brovey
PCA
BDSD
Gram-
Schmidt
Eng yaqin
qoʻshnilar
ERGAS
4,8
5,1
4,85
3,1
3,55
Q
AVE
0,82
0,8
0,83
0,91
0,89
SAM
3,1
3,25
2,9
1,85
2,05
SSIM
0,79
0,76
0,8
0,89
0,86
Bilinear
ERGAS
4,54
4,9
4,5
2,95
3,3
Q
AVE
0,84
0,81
0,85
0,92
0,9
SAM
2,9
3,1
2,7
1,7
1,9
SSIM
0,81
0,78
0,83
0,9
0,88
Bikubik
ERGAS
4,4
4,7
4,35
2,8
3,15
Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
154
Q
AVE
0,86
0,83
0,87
0,93
0,91
SAM
2,75
2,7
2,6
1,6
1,75
SSIM
0,85
0,82
0,86
0,92
0,9
Lansosh
ERGAS
4,25
4,55
4,2
2,65
3
Q
AVE
0,87
0,84
0,88
0,94
0,92
SAM
2,6
2,8
2,45
1,5
1,65
SSIM
0,85
0,82
0,86
0,92
0,9
Olingan natijalardan xulosa qilish mumkinki, bikubik va Lansosh interpolyatsiyalari boshqa
interpolyatsiya usullariga nisbatan koʻproq fazoviy tafsilotlarini saqlab qolishi va spektral
buzilishlar nisbatan kamligi evaziga eng yaxshi natijalarni qayd etgan. Keyingi ishlarda
pansharpening usullarini takomillashtirishda Lansosh va bikubik interpolyatsiya usullarini
qoʻllash samarali natijalarga olib kelishi mumkinligini koʻrish mumkin.
Аdabiyotlar ro‘yxati
1. Yusupov O. et al. Analysis of superpixel segmentation approaches in remote sensing
images //AIP Conference Proceedings. – AIP Publishing, 2024. – Т. 3147. – №. 1.
2. Gonzales R. C., Wintz P. Digital image processing. – Addison-Wesley Longman
Publishing Co., Inc., 1987.
3. Fazilov S. et al. Analysis of pansharpening methods for multispectral satellite imagery
//AIP Conference Proceedings. – AIP Publishing, 2024. – Т. 3244. – №. 1.
4. Yusupov O. R., Eshonqulov E. S. Comparative Analysis of Descriptors Construction
Methods in Remote Sensing Images. – 2024.
5. Burger W. et al. Principles of digital image processing. – London : Springer, 2009.
– Т. 111.
6. Yusupov O. et al. Quality assessment parameters of the images obtained with
pansharpening methods //AIP Conference Proceedings. – AIP Publishing, 2024.
– Т. 3244. – №. 1.
7. Radjabov S. S., Yusupov O. R., Eshonqulov E. S. Masofadan zondlash asosida olingan
tasvirlarda superpiksel segmentlash yondashuvlarini baholash mezonlari //International Journal of
scientific and Applied Research. – 2024. – Т. 1. – №. 3. – С. 103-106.
NEFT VA GAZ QUDUQLARINING TRAYEKTORIYALARINI PROGNOZLASH
MODELLARI ASOSIDA BOSHQARISHNING AVTOMATLASHTIRILGAN TIZIMI
Zaripov Oripjon Olimovich
Toshkent davlat texnika universiteti prorektori, t.f.d., professori
Odilov Fuzayl Fozil o‘g‘li
Toshkent davlat texnika universiteti tayanch doktoranti,
Annotatsiya
: Zamonaviy axborot texnologiyalaridan foydalangan holda neft va gaz
quduqlari trayektoriyalarini boshqarishga mo‘ljallangan avtomatlashtirilgan tizim yaratish
konsepsiyasi ko‘rib chiqiladi. Burg‘ulash uskunalarining harakatini prognoz qiluvchi model
asosida boshqaruv qarorlarini qabul qilish uchun algoritmik tavsiya etilgan uch bosqichli
yondashuv taklif etilgan. Quduq trayektoriyasining ko‘p rejimli bashoratli modeli yaratishga oid
yondashuv keltirilgan bo‘lib, u trayektoriyalarni operativ boshqarish vazifalarini hal etuvchi
axborot-tahliliy quyi tizimning matematik asosini tashkil etadi.
