Deconvolución de una imagen satelital por medio del filtro de Wiener usando Python

La toma de una imagen satelital siempre está sometida a fuentes de degradación, esto por condiciones físicas o de interferencia; algunas de estas degradaciones son mínimas, por lo cual no se toman en cuenta; sin embargo, otras dificultan los procesos de interpretación visual y tratamiento digital de...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores Principales: Robles Mondragón, Duvan Alexander, Toro Garay, Giselle Helena
Formato: Artículo (Article)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: Universidad Distrital Francisco José de Caldas 2017
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11349/25774
Descripción
Sumario:La toma de una imagen satelital siempre está sometida a fuentes de degradación, esto por condiciones físicas o de interferencia; algunas de estas degradaciones son mínimas, por lo cual no se toman en cuenta; sin embargo, otras dificultan los procesos de interpretación visual y tratamiento digital de las imágenes Para dar solución a ello, existen varios filtros que permiten reconstruir la señal por medio de modelos matemáticos, esto se conoce como deconvolución. Entre los filtros más utilizados se tiene: el filtro inverso constreñido, el de máxima entropía y el de Wiener. Este último, en su versión paramétrica con valores adecuados, puede aplicarse tanto a imágenes con ruido como borrosas; busca encontrar una imagen restaurada que se acerque a la imagen original. El presente artículo evalúa la efectividad de la aplicación el filtro de Wiener en la reconstrucción de la señal, aplicando una degradación conocida sobre una imagen WorldView-2 de Bogotá, Colombia, utilizando el lenguaje de programación Python la cual ofrece simplicidad y baja carga computacional en los cálculos realizados.