Procesamiento digital de imágenes

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Alejandro González Rico
hace 10 años
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1 Procesamiento digital de imágenes Septiembre 2013 Fuente: Héctor del Valle (2007) y Emilio Chuvieco (2008) El procesamiento digital no se originó con los sensores remotos y no está restringido a este tipo de datos. Por ejemplo en el campo médico. Para la percepción remota los pasos iniciales se dieron en el programa satelital de los años 60 que transmitió imágenes a estaciones ubicadas en la tierra. La baja calidad de dichas imágenes requirió el desarrollo de técnicas de procesamiento para hacer las imágenes más útiles. Otro intento fue realizado con el programa Landsat que inició en 1972 y que proporcionó el primer conjunto de imágenes en formato digital. La gran mayoría de imágenes son grabadas en formato digital y después procesadas en computadora para producir imágenes que servirán de fuente de datos e información. 1

Para la percepción remota los pasos iniciales se dieron en el programa satelital de los años 60 que transmitió imágenes a estaciones ubicadas en la tierra.

2 El principal objetivo del procesamiento digital de imágenes es permitir manipular y analizar los datos de imágenes producidas por sensores remotos, de tal forma que sea revelada la información que no pueda ser reconocida inmediatamente en la forma original. Qué es una imagen digital? El color con el que aparece cada píxel en el monitor se define por un valor numérico, que codifica digitalmente la radiancia detectada por el sensor para esa parcela del terreno y esa banda espectral. Grey Levels Digital Numbers Pixel Values Nivel Digital 2

3 Significado de los píxeles Conversión Digital-analógica B1 23 B2 45 B Bn 16 ND i,j,k L su,i,j,k L sen,i,j,k = f (ND i,i,k ) Estructura de la imagen Z BANDA 7 BANDA 6 BANDA 5 BANDA 4 Y BANDA 3 BANDA 2 BANDA 1 ND i,j,7 ND i,j,6 ND i,j,5 ND i,j,4 ND i,j,3 NDi,j,2 Localización espacial ND i,j,1 X Fuente: Emilio Chuvieco (1996) 3

Z BANDA 7 BANDA 6 BANDA 5 BANDA 4 Y BANDA 3 BANDA 2 BANDA 1 ND i,j,7 ND i,j,6 ND

4 Bit = un dígito binario (0 o 1); Byte = 8 bits, 1 carácter; Kilobyte (K o Kb) = bytes (2 10 ); Megabyte (Mb) = 2 20 bytes; Gigabayte (Gb) = 2 30 ; Terabyte = 2 40 bytes. Pixel depth : es el número de bits requeridos para almacenar todos los valores en un archivo. Por ejemplo, los datos con un pixel depth de 8, o 8 bit, tienen 256 valores (2 8 = 256), con un rango de 0 a 255. En el caso de NOAA la información se codifica en 1024 niveles (10 bits). Otros sensores a 16 bits (SRTM), lo que permite almacenar hasta altitudes diferentes. Formatos de grabación en una imagen digital BIP: bandas intercaladas; BIL: bandas intercaladas por líneas; BSQ: banda secuencial. Equipos de tratamiento digital Periféricos de entrada: Mesa digitizadora. Escáner. Unidades de proceso. Periféricos de salida: Monitor de alta resolución. Impresoras raster: tinta, sublimación, láser, electrostáticas. 4

Por ejemplo, los datos con un pixel depth de 8, o 8 bit, tienen 256 valores (2 8 = 256), con un rango de 0 a 255. En el caso de NOAA la información se codifica en 1024 niveles (10 bits).

5 Funciones de tratamiento digital Operaciones generales. Corrección radiómetrica y geométrica. Realces del contraste. Filtros. Transformaciones (IV, ACP, ALME). Clasificación. Detección de cambios. Análisis textural. Fuente: Emilio Chuvieco (1996) Operaciones generales: Gestión de archivos (1/2) Importación / exportación a formatos externos. Documentación. # filas y columnas. Codificación (8/16/32). Coordenadas y tamaño de píxel, datos de la proyección. Datos de la adquisición: fecha, ángulos solares, calibración. Fuente: Emilio Chuvieco (1996) 5

Fuente: Emilio Chuvieco (1996) Operaciones generales: Gestión de archivos (1/2) Importación / exportación a formatos externos.

.. Salvar datos de la memoria gráfica. Transferir información entre archivos.

6 Operaciones generales: Gestión de archivos (2/2) Carga de datos a la memoria gráfica. Imágenes, Vectores. Tablas de color... Salvar datos de la memoria gráfica. Transferir información entre archivos. Extraer una ventana de la imagen. Cambiar formatos / codificación. Fuente: Emilio Chuvieco (1996) Metadatos 6

7 Máscaras Seleccionar un ámbito de la imagen para su posterior tratamiento individualizado. Clasificación estratificada; estadística de sectores geográficos. Utilidades para la visualización Ampliar / reducir la imagen. Obtener coordenadas y valores de ND. Digitalizar vectores sobre la imagen. Moverse a una escala ampliada (roam / scroll). Superponer vectores y gráficos. Fuente: Emilio Chuvieco (1996) 7

Utilidades para la visualización Ampliar / reducir la imagen. Obtener coordenadas y valores de ND.

8 Operaciones con el cursor Mediciones 8

9 Operaciones generales: Estadísticas Tendencia central y dispersión. Histogramas. Perfiles radiométricos. Dispersogramas. Correlación y regresión entre bandas. Fuente: Emilio Chuvieco (1996) Medidas estadísticas Media NDk = i=1, n ND nk i,k Desviación típica s k = i=1, n ( ND n i,k k - ND k ) 2 Correlación de Pearson r k, m ( i ( ND n m i ND )( ND 1,, k, i s k ND )) / n m s m k Fuente: Emilio Chuvieco (1996) 9

Fuente: Emilio Chuvieco (1996) Medidas estadísticas Media NDk = i=1, n ND nk i,k Desviación típica s k

10 Histogramas Tendencia central. Anchura: varianza, heterogeneidad. Desplazamiento de los valores mínimos (dispersión atmosférica). Presencia de picos. Fuente: Emilio Chuvieco (1996) Dispersogramas Correlación entre bandas: carácter específico o redundante. Selección de bandas (separabilidad de cubiertas). Presencia de agrupaciones. Fuente: Emilio Chuvieco (1996) 10

Fuente: Emilio Chuvieco (1996) Dispersogramas Correlación entre bandas: carácter específico

11 Transectos Perfiles espectrales Diversidad espectral / firmas espectrales. Particularidades de cada banda. 11

12 Perfiles 3D Band 4 12

13 Mejoras del contraste Alternativas: Expansión: realce visual. Compresión: almacenamiento. Ajuste del contraste: necesidad Equipos de visualización pobre. Sensores de alta resolución radiométrica: AVHRR: 10 bits Ikonos: 11 bits. Histograma poco contrastado. 13

Ajuste del contraste: necesidad Equipos de visualización pobre.

14 Métodos de ajuste Compresión: Conversión 24 a 8 bits. Compresión gráfica (.JPG ; Wavelets) Expansión: Lineal. Gausiana. Frecuencial. Especial. 14

15 Realce lineal NV = s + g ND 0 = s + g ND min 255 = s + g ND max g ND max ND min - 255* ND s ND - ND max min min NV max min ND- ND ND - ND min *255 Ejemplo de realce lineal ND NV ND NV ND NV ND NV

90 232 165 255 240 255 20 0 95 251 170 255 245 255 25 0 100 255 175 255 250 255 30 3 105 255 180 255 255 255 35 22 110 255 185 255 40 41 115 255

16 Tablas de Daimiel 16

17 Efecto espacial de los filtros ND Distancia original paso bajo paso alto Filtro en el dominio espacial Matriz de Filtraje 17

101 111 121 Distancia original paso bajo paso alto

18 Filtro espacial Valor ponderado de acuerdo a los valores vecinos: ND, i, j = p= 1,1 q= 1,1 p= 1,1 ND q= 1,1 i+p,j+q CF CF f +p, c+q f +p,c+q Filtros Los filtros son operadores espaciales. Crean nuevos valores de mapas como función de los valores de los píxeles vecinos, Utilizan un roving window o kernel, Operadores Standard de kernels : Máximo, mínimo, mayoría, minoría, media, mediana, moda, desviación standard, diversidad y muchos otros 18

Crean nuevos valores de mapas como función de los valores de los píxeles vecinos, Utilizan un roving window o

19 Concepto Proyección de Kernel 3x3 Imagen Archivo de salida 19

20 Archivo de salida Archivo de salida 20

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