Mejoramiento de la calidad de imágenes hiperespectrales por métodos de superresolución

Simple item page
dc.contributor.advisorArguello Fuentes, Henry
dc.contributor.advisorVargas García, Cesar Augusto
dc.contributor.authorMarquez Castellanos, Miguel Angel
dc.date.accessioned2024-03-03T22:07:09Z
dc.date.available2015
dc.date.available2024-03-03T22:07:09Z
dc.date.created2015
dc.date.issued2015
dc.description.abstractLas imágenes hiperespectrales (HSI) son una concatenación de imágenes bidimensionales que toman diferentes longitudes de onda y proporcionan información de gran importancia en aplicaciones aéreas, espaciales, detección de objetos, agricultura y exploración de recursos naturales. En todas estas aplicaciones es primordial obtener la máxima resolución posible, tanto a nivel espacial como espectral. Una forma de conseguir HSI de alta resolución (HR) es mediante la implementación de espectrómetros hiperespectrales. Las desventajas de esta solución son el aumento exponencial en los costos de adquisición relacionados con el detector y el ruido inherente en las imágenes, generado por diferentes factores como: lentes, atmosfera, iluminaciones secundarias, imperfecciones ópticas, etc. Por otro lado, los detectores son proporcionales al tamaño de la imagen deseada y no es posible construir cámaras de resolución arbitraria. Una alternativa para aumentar la resolución de las HSI es implementando técnicas de superresolución (SR), las cuales se basan en la recuperación de una HSI de HR a partir de una versión de baja resolución. Una de las principales deficiencias de los métodos tradicionales de SR en imágenes hiperespectrales, es la restauración de la imagen hiperespectral como un conjunto de imágenes bidimensionales no relacionadas, ignorando información inherente en las bandas espectrales adyacentes que son esenciales para una óptima reconstrucción. En este trabajo se propone un método rápido y eficiente para la reconstrucción de HSI, mediante el uso de matrices de reducción espacio-espectral e interpolaciones cúbicas recurrentes. El método propuesto supera la implementación tradicional de las técnicas de SR, mediante el uso de la información concurrente en el vecindario de espectros adyacentes. Las simulaciones muestran que el método desarrollado supera los métodos tradicionales de SR para HSI existentes en la literatura. Específicamente se obtienen mayores niveles de relación señal a ruido pico (PSNR), tanto en la dimensión espectral como en la espacial.
dc.description.abstractenglishHyperspectral images (HSI) are concatenation of two-dimensional images that entails different wavelengths. It provides information of vital importance in applications such as: aerial, space imagery, remote sensing, agricultural, and natural resource exploration. In all these applications, is important obtain the highest resolution in the spatial and spectral dimension. One way to achieve high-resolution hyperspectral imaging is using hyperspectral spectrometers. However, this solution have two important disadvantages: 1) the exponentially increased by production cost related with the detector, and 2) the inherent noise in images generated various factors such as atmospheric scattering, imperfect imaging optics, secondary illumination, changing viewing angles, and sensor noise. Furthermore, the detector is proportional to the size of the desired image and it is impractical to construct arbitrary resolution cameras. An alternative to increase the resolution of the HSI's is implementing super-resolution methods (SR), which are based on recover a HR-HSI from a low-resolution version. One of the main shortcomings of traditional methods of SR in hyperspectral image is the restoration of the hyperspectral image as a set of two-dimensional images doesn't relate. This paper presents a fast and efficient method for the reconstruction of HSI, using spatial-spectral matrices and three-dimensional interpolations. The method outperforms the traditional implementation of SR techniques, using concurrent information in the neighborhood of adjacent spectra. Simulations show that the developed method outperforms the traditional methods of SR for HSI in the literature. Specifically higher levels of peak signal to noise ratio (PSNR) are obtained in both the spectral and spatial dimension.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero de Sistemas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/32599
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectImagen Hiperespectral; Dimensión Espacial-Espectral; Interpolación Tridimensional; Muestreo Hiperespectral.
dc.subject.keywordHyperspectral Imaging; Spatial-Spectral Dimension; Three-Dimensional Interpolation; Hyperspectral Downsampling.
dc.titleMejoramiento de la calidad de imágenes hiperespectrales por métodos de superresolución
dc.title.englishQuality improvements of hyperspectral imaging via super-resolution methods
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
No Thumbnail Available
Name:
Carta de autorización.pdf
Size:
370.48 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Documento.pdf
Size:
2.75 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Nota de proyecto.pdf
Size:
206.41 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Collections
Ingeniería de Sistemas