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MEJORA DE LA IMAGEN DE SATÉLITE: ENFOQUE SISTEMÁTICO PARA REDUCCIÓN DE RUIDO Y MEJORA DE RESOLUCIÓN

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MAYO 2016   -  Volumen: 91 -  Páginas: 326-329

DOI:

https://doi.org/10.6036/7676

Autores:

PEJMAN RASTI - HACI TASMAZ - MORTEZA DANESHMAND - RUDOLF KIEFER - CAGRI OZCINAR - GHOLAMREZA ANBARJAFARI

Materias:

  • ÓPTICA (TRATAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES )

Descargas:   52

Citas Web of Science:  2

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Fecha Recepción :   4 junio 2015

Fecha Evaluando :   4 abril 2016

Fecha Aceptación :   9 abril 2016


Palabras clave:
Satellite image denoising, satellite image resolution enhancement, dual tree complex wavelet transform, bivariate shrinkage, discrete wavelet transform, eliminación de ruido de imagen satelital, mejora de resolución de imagen satelital, transformada Wavelet compleja de doble árbol, reducción bivariada.
Tipo de artículo:
ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE
Sección:
ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

En este trabajo se propone un sistema de perfeccionamiento de la imagen de satélite, que consiste en la eliminación del "ruido" y mejora de la resolución.
En primer lugar esta técnica descompone la imagen de entrada ruidosa en diferentes sub-bandas de frecuencia utilizando la transformada Wavelet compleja de doble árbol y elimina el ruido, empleando una función de reducción bi-variable local adaptativa.
Entonces la imagen sin ruido, una vez más se descompone en los diferentes sub-bandas de frecuencia utilizando la transformada Wavelet discreta.
Las sub-bandas de alta frecuencia interpoladas y la imagen sin ruido se utilizan para obtener la imagen en alta resolución mediante la aplicación de DWT invertida. Los resultados experimentales - cuantitativos y cualitativos - están mostrando la superioridad del método propuesto respecto a las técnicas convencionales y del estado del arte.
En este trabajo se propone un sistema de mejora de la imagen de satélite que consiste en la mejora de eliminación de ruido y la resolución. La técnica se descompone en primer lugar la imagen de entrada ruidosa en diferentes sub-bandas de frecuencia utilizando Complejo doble árbol transformada wavelet y denoises estas sub-bandas utilizando Local Adaptive Function bivariado contracción. Entonces la imagen sin ruido, una vez más se descompone en los diferentes sub-bandas de frecuencia utilizando Discrete Wavelet Transform. Subbandas de alta frecuencia interpoladas y la imagen sin ruido se utilizan para obtener la imagen súper resuelto mediante la aplicación de Inverse DWT. Los resultados experimentales cuantitativos y cualitativos están mostrando la superioridad del método propuesto sobre el las técnicas del estado de la técnica convencional

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