Procesamiento digital de imágenes

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Septiembre 2013

Procesamiento digital de imágenes

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.

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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.

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.

¿Qué es una imagen digital?

Grey Levels Digital Numbers Pixel Values Nivel Digital

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L_sen,i,j,k= f (ND_i,i,k) L_su,i,j,k

Conversión Digital-analógica

B1 23 B2 45

B3 87 ND_i,j,k ... ...

Bn 16

Significado de los píxeles

Estructura de la imagen

BANDA 1 BANDA 2

BANDA 5

X Y

ND ND

ND

i,j,2 i,j,3

i,j,4 i,j,5

i,j,6 i,j,7

ND i,j,1

Z

ND

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4

Bit = un dígito binario (0 o 1); Byte = 8 bits, 1 carácter; Kilobyte (K o Kb) = 1.024 bytes (2¹⁰); Megabyte (Mb) = 2²⁰bytes; Gigabayte (Gb) = 2³⁰; Terabyte = 2⁴⁰bytes.

Formatos de grabación en una imagen digital

BIP: bandas intercaladas; BIL: bandas intercaladas por líneas;

BSQ: banda secuencial.

“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 (2⁸= 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 65536 altitudes diferentes.

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.

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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.

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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.

Metadatos

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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.

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Operaciones con el cursor

Mediciones

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Operaciones generales:

Estadísticas

Tendencia central y dispersión.

Histogramas.

Perfiles radiométricos.

Dispersogramas.

Correlación y regresión entre bandas.

Medidas estadísticas

n

= ND ND

k k n i,

=1, i k



n ND ) ND -

= ( s

k

2 k k n i,

=1, i k



m k n

i mi ki

m

k s s

n ND ND

ND

r ( ₁_, (ND _, ^m)( _, ^k))/

,



  

 Media

Desviación típica

Correlación de Pearson

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10

Histogramas

Tendencia central.

Anchura: varianza, heterogeneidad.

Desplazamiento de los valores mínimos (dispersión

atmosférica).

Presencia de “picos”.

Dispersogramas

Correlación entre bandas:

carácter específico o redundante.

Selección de bandas

(separabilidad de cubiertas).

Presencia de agrupaciones.

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Transectos

Perfiles espectrales

Diversidad espectral / firmas espectrales.

Particularidades de cada banda.

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12

Perfiles 3D

Band 4

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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.

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Métodos de ajuste

Compresión:

Conversión 24 a 8 bits.

Compresión gráfica (.JPG ; Wavelets)

Expansión:

Lineal.

Gausiana.

Frecuencial.

Especial.

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min max-ND ND

 255 g

min max

min

ND - ND

ND

* 255

 - s

255 ND *

- ND

ND - ND

min max

 min

NV

Realce lineal

NV = s + g ND

0 = s + g ND

_min

255 = s + g ND

_max

Ejemplo de realce lineal

ND NV ND NV ND NV ND NV 0 0 75 175 150 255 225 255 5 0 80 194 155 255 230 255 10 0 85 213 160 255 235 255 15 0 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 41 115 255 190 255 45 60 120 255 195 255 50 79 125 255 200 255 55 98 130 255 205 255 60 117 135 255 210 255 65 137 140 255 215 255

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16 Tablas de Daimiel

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Efecto espacial de los filtros

-50 0 50 100 150 200 250 300 350 400

1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101 111 121

Distancia

original paso bajo paso alto

ND

Filtro en el dominio espacial

Matriz de Filtraje

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Filtro espacial

Valor ponderado de acuerdo a los valores vecinos:

CF CF

= ND ND

q + c p, + 1,1 f

= q 1,1

= p

q + c p, + f q + j p, + 1,1 i

= q 1,1

= , p

j

i,  





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

Filtros

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Concepto

Proyección de Kernel 3x3

Imagen

Archivo de salida

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20 Archivo de salida

Archivo de salida