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Curso 02430Técnico en fotogrametría para un
SIG t t lSIG catastral1
O P E R A C I O N E S D I G I T A L E SM A R I N A M A R T Í N E Z P E Ñ A
E N E R O 2 0 1 1
Curso 02430
Introducción al procesado de imágenes digitalesIntroducción al procesado de imágenes digitales2
Introducción al procesado de imágenes digitalesIntroducción al procesado de imágenes digitales Las imágenes digitales comenzaron a utilizarse en
Teledetección, la información captada por los satélites se transmitía a la Tierra en formato digital.
í l á d l En Fotogrametría las primeras imágenes digitales provienen indirectamente de fotografías en película escaneadasescaneadas.
Más recientemente se cuenta con cámaras digitales de diferentes formatos que permiten la obtención de imágenes diferentes formatos que permiten la obtención de imágenes digitales directamente.
Curso 02430
Ventajas de utilizar imágenes digitalesVentajas de utilizar imágenes digitales3
Ventajas de utilizar imágenes digitalesVentajas de utilizar imágenes digitales Automatización de la visión Flexibilidad Capacidad de capturar, almacenar, recuperar, transferir y
publicar la información con poco costepublicar la información con poco coste. Ampliación del sentido de la vista, captura otras longitudes de
onda distintas de la de la luz visible. Procesado digital independientemente de las especificaciones del
sensor Coste en sí de la imagenCoste en sí de la imagen Capacidad de utilizar imágenes múltiples, de diferentes sensores,
en diferentes épocas, con recubrimiento, multiespectrales…
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Propiedades de las imágenes digitalesPropiedades de las imágenes digitales4
Propiedades de las imágenes digitalesPropiedades de las imágenes digitales Muestreo La imagen digital está representada por una estructura de datos
discretos, comúnmente una matriz de píxeles. Una fotografía analógica se expresa como una función continua g g p
f(x,y) de la iluminación del objeto Para obtener la imagen digital es necesario discretizar la función
continua, por ejemplo la función continua f(x,y) puede muestrearse continua, por ejemplo la función continua f(x,y) puede muestrearse en una matriz NxM con N filas y M columnas. La cuantificación de la imagen asigna a cada posición discreta de la
imagen (x,y) un valor entero de gris 2b, b son bits por píxel: 2, 4, 8, g ( ,y) g , p p , 4, ,10, 12.
La resolución radiométrica describe el número de bits por píxel. La resolución geométrica se asocia al tamaño del píxel en el objeto.g p j
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Propiedades de las imágenes digitalesPropiedades de las imágenes digitales5
Propiedades de las imágenes digitalesPropiedades de las imágenes digitales Muestreo Escáner fotogramétrico:
La fotografía en película utilizada en fotogrametría tiene un tamaño de 23cm x 23cm23cm x 23cm.
La resolución radiométrica de un escáner fotogramétrico es de 8 a 12 bits por píxel, una banda de longitudes de onda de la luz visible para imágenes en blanco y negro o tres bandas para imágenes en coloren blanco y negro o tres bandas para imágenes en color.
La resolución geométrica habitual es de 12 a 25 micras, aunque puede llegar a escanearse con tamaño de píxel de 2 micras.
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Propiedades de las imágenes digitalesPropiedades de las imágenes digitales6
Propiedades de las imágenes digitalesPropiedades de las imágenes digitales Muestreo Escáner fotogramétrico:
Características técnicasTamaño del pixel de CCD 8µmResoluciòn geomètrica 1µmResoluciòn geomètrica 1µmError medio cuadrático ±2µmDensidad òptica màxima 3.4DDiapason de las densidades òpticas 2.7D
Resoluciòn radiomètrica 12/8 por canalÁrea máxima para escaneado 320x320 mm o 320x450 mm
Tiempo típico para escaneado
Pixel Blanco y negro 8bit A color 24bitÁrea máxima para escaneado 320x320 mm o 320x450 mm
Escaneado de los rollos de pelicula hasta 250 o 300 de ancho
Diametro del rollo màximo 168 mmCCD-sensor a color SONY 3x5300x8F t d l t t di d d l
Tamaño 230x230 300x300 230x230 300x300
µmTiempo
minTamaño
MbTiempo
minTamaño
MbTiempo
minTamaño
MbTiempo
minTamaño
Mb
8 12 788 20 1340 30 2368 52 402416 6 197 12 335 15 592 25 1006
8 8Fuente de luz potentes diodos de luzEscaneado de materiales no transparentes
soporta
Formatos de salida Tiled TIFF, Tiled TIFF(JPEG), BMP
a color 24bit Blanco y negro 8bit
32 4 49 7 84 9 148 15 252
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a color 24bit, Blanco y negro - 8bit
Propiedades de las imágenes digitalesPropiedades de las imágenes digitales7
Propiedades de las imágenes digitalesPropiedades de las imágenes digitales Muestreo - Escáner fotogramétrico:
Parámetros geométricos
El Escáner tiene una alta resolución: 8 µm (3175dpi); El Escáner tiene una alta resolución: 8 µm (3175dpi);
Error medio cuadrático del escaneado no excede ±2 µm. El error se determina por medio de escaneado y luego la medición de la malla de control.
El Escáner esta equipado de un mecanismo para escanear películas embobinadas con ancho hasta de 250 mm (300 mm para el modelo 300x450).
Parámetros radiométricos Parámetros radiométricos
El Escáner esta equipado con un CCD-sensor lineal SONY a color y iluminador con potentes diodos de luz, lo cual asegura una perfecta calidad de las imágenes obtenidas;
El Controlador de CCD-sensor tiene una capacidad digital interna de 12 bits en cada canal, que a través de hardware se transforman en salida en 8-bits;
El Escáner permite escanear foto materiales de color y también a blanco y negro guardar imágenes en el formato True Color (24 bit) o El Escáner permite escanear foto materiales de color y también a blanco y negro, guardar imágenes en el formato True Color (24 bit) o con 256 gradaciones del color gris (8 bit);
El Escaneado preliminar automáticamente determina los valores óptimos de la exposición, contraste y la gama para cada canal del color;
El Escáner puede escanear en dos modos: linealidad por densidad y linealidad por transmisión, que asegura resultados óptimos para las fotografías de cualquier calidad; g q ;
El tiempo de escaneado para una fotografía del tamaño 230x230 mm en modo True Color con tamaño de pixel 16 µm es de 15 minutos;
El tiempo de escaneado de las fotografías con tamaño 230x230 mm con 256 gradaciones del color gris (8 bit) es de 6 minutos;
Software
Permite guardar las imágenes en formato TIFF (sin compresión o JPEG) y BMP con tamaño del pixel múltiple al pixel de CCD- Permite guardar las imágenes en formato TIFF (sin compresión o JPEG) y BMP, con tamaño del pixel múltiple al pixel de CCDsensor: 8,12,16,24,32 … 128 µm;
Contiene un potente modulo para la corrección y transformación de las imágenes obtenidos.
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Propiedades de las imágenes digitalesPropiedades de las imágenes digitales8
Propiedades de las imágenes digitalesPropiedades de las imágenes digitales Imágenes a color El ojo humano distingue cientos de miles de tonalidades e
intensidades en color, pero solo unos 100 tonalidades de gris.
Tradicionalmente se trabajaba con imágenes en BN pero Tradicionalmente se trabajaba con imágenes en BN, pero actualmente el color tiene cada vez más importancia ya que permite análisis de datos más interesantes.
En fotogrametría se generan productos de imagen a color, como las ortofotografías.
Imágenes multiespectrales y hiperespectrales Imágenes multiespectrales y hiperespectrales Las imágenes presentan la información en 4 o más canales
La resolución geométrica suele ser menorg
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Propiedades de las imágenes digitalesPropiedades de las imágenes digitales9
Propiedades de las imágenes digitalesPropiedades de las imágenes digitales Captura del color Captura simultánea de varios colores por píxel con
escáner lineal – ADS40
Captura simultánea de imágenes pancromáticas con filtros de color Captura simultánea de imágenes pancromáticas con filtros de color
Captura simultánea de datos pancromáticos y color, en matriz lineal de CCD y con diferentes resoluciones geométricas – Ikonos …
Captura con CCD de área gran resolución geométrica en pancromático y baja resolución en color utilizando patrón Bayer
Captura con CCD de área gran resolución geométrica en Captura con CCD de área gran resolución geométrica en pancromático y baja resolución en color utilizando filtros – DMC, Ultracam.
CCD de área color utilizando patrón Bayer
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Propiedades de las imágenes digitalesPropiedades de las imágenes digitales10
Propiedades de las imágenes digitalesPropiedades de las imágenes digitales Captura del color Coloración de píxeles pancromáticos de alta resolución:
Frecuentemente en post proceso a partir de las imágenes a color
E q d t Esquemas de captura Tres CCD, cada uno con un filtro
CCD con un divisor de rayos
CCD simple y disco de filtros
Patrón Bayer de CCD
Tecnología Foveon Tecnología Foveon
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Propiedades de las imágenes digitalesPropiedades de las imágenes digitales11
Propiedades de las imágenes digitalesPropiedades de las imágenes digitales Espacios de color Modelo color RGB: cantidad de cada color primario
Modelo color CMY: modelo sustractivo relativo a la absorción de colorabsorción de color
Modelo color CMYK, K (negro) o Key (utilizado en impresoras)
Modelo color HSI – Tono, Saturación, Intensidad, basado en la , , ,percepción humana
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OperacionesOperaciones de procesado de imagen elementalesde procesado de imagen elementales12
OperacionesOperaciones de procesado de imagen elementalesde procesado de imagen elementales El objetivo del procesado de imágenes es eliminar
distorsiones no deseadas (ruido, aumento del contraste y corrección de distorsiones geométricas) o mejora de las
i d d d l i i t t d propiedades de la imagen importante para procesados posteriores. Operaciones puntuales: en un solo píxel no considera la vecindad Operaciones puntuales: en un solo píxel, no considera la vecindad
Operaciones locales: el valor de salida de una coordenadas depende de los valores de entrada en la vecindad de esas coordenadas
Operaciones globales: el valor de salida de una coordenada depende de toda la imagen de entrada
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Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales13
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Histograma Describe la distribución del valor de gris de la imagen
Se muestra habitualmente como un gráfico de barrasNú di it l b j t i Números digitales bajos representan imagen oscura
Píxeles con valores digitales altos imagen luminosa
Histograma estrecho con un solo pico poco contraste
Histograma con todos los niveles de gris ocupados e igualmente distribuidos representa una imagen de alto contraste – alta calidad
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Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales14
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Transformaciones típicas de escala de gris Cambio de contraste y brillo
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Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales15
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Ecualización del Histograma Un método de aumentar la calidad visual de una imagen es
transformando la escala de grises, obteniendo un histograma más uniforme expandiendo los valores de gris de los píxeles a todo el uniforme expandiendo los valores de gris de los píxeles a todo el rango dinámico.
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Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales16
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Ecualización del Histograma
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Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales17
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Ecualización del Histograma El procesado de imágenes a color RGB implica procesar los tres
histogramas independientemente, pueden alterarse los colores.
Es habitual transformar RGB en IHS: Es habitual transformar RGB en IHS: I, intensidad: de negro (0%) a blanco (100%)
H (hue), tonalidad: describe el color como un ángulo
S, saturación: cantidad de color presente (desde blanco a color puro)
Transformación estándar (Pratt, 1991; Shih, 1995) 111
BGR
VVI
06636
66
66
31
31
31
2
1 22
211
1
2
21
,0,
sin,cos
VVSVVVarctgH
HSVHSV
066
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Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales18
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Un píxel de una imagen color de 24-bit tiene valores RGB
(150,150,75). Determinar el valor IHS
0.125150333.0333.0333.0
66631
31
31
RI
0.0237.61
75150
0408.0408.0816.0408.0408.0
066
66
36
66
66
2
1
BG
VV
00V
237.61
º180237.610.0
22
21
1
2
VVS
arctgVVarctgH
Para hacer el píxel más brillante aumentamos I, Intensidad
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Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales19
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Filtrado El filtrado de imagen se desarrolla utilizando una pequeña vecindad
alrededor de un píxel en la imagen de entrada para producir un nuevo valor más brillante en la imagen de salida. Transformaciones lineales, usadas más frecuentemente Filtro de suavizado – (filtros de paso bajo), para suprimir el ruido de la
imagen Filtro de gradiente – (filtros de paso alto), para mejorar los bordes en
la imagen Transformaciones no lineales Filtro de mediana – permite eliminar ruido accidental, no sistemático
Pueden basarse en convoluciones y otras aproximaciones
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Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales20
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Convolución Es una operación básica en la teoría de sistemas lineales
Convolución: c(i) = a (k) . b ( i-k)t t ió ( i ) ( i ) * b ( i ) otra notación: c( i ) = a ( i ) * b ( i )
• a (máscara de convolución)• b imagen de entrada (señal)• c imagen de salida (señal)c imagen de salida (señal)
Propiedades de la convolución• Conmutativa a * b = b * a
• Asociativa (a * b ) * c = a * ( b * c )( ) ( )
• Distributiva ( a + b ) * c = a * c + b * c
• Multiplicación por un escalar k . ( a * b ) = ( k . a ) * b
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Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales21
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Filtro de paso bajo Para reducir el ruido de alta frecuencia en la imagen puede
utilizarse una máscara de convolución o kernel de 3x3 El resultado es aceptable si el ruido es El resultado es aceptable si el ruido es
menor que el menor detalle de interés de la imagen, los bordes quedan borrosos
Calcula un promedio de los píxeles próximos
111111111
91h
Calcula un promedio de los píxeles próximos
Filtros mayores 5x5, 7x7, reducen más ruido, aumentan bordes borrosos
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Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales22
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Filtro de paso bajo
máscara imagen entrada imagen salida
7674437984
565659595762
44423948507875457781
111111
91
585763
70714783827273467780111
9
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Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales23
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Filtro de mediana No es un filtro lineal, elimina ruido accidental (movimientos), no
elimina contornos.
Es una operación de procesado en una o dos dimensiones Es una operación de procesado en una o dos dimensiones.
El valor del píxel de interés es reemplazado por el valor mediana de los píxeles próximos alrededor
Si la secuencia discreta de un nº impar de valores está ordenada: ( a1, a2,..., aN) el elemento a (N-1)/2 sería la mediana
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Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales24
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Filtro de paso alto o de gradiente Utilizados en la detección de bordes, los más
frecuentemente utilizados son los operadores Laplaciano y Sobel 111Laplaciano y Sobel
La suma de los valores kernel es 0
111181111
K
Operador Laplaciano: no es sensible a la orientación del borde que detecta
Operador Sobel: detecta el borde y determina su orientación. Es necesario utilizar dos kernels (kernel x - kernel y), puede calcularse la magnitud ut a dos e e s ( e e e e y), puede ca cu a se a ag tud
y la dirección del borde
101202101
xK
121000121
yK 101 121
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Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales25
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Imágenes piramidales Una imagen piramidal se forma por sucesivas convoluciones
de una imagen con un kernel gaussiano, con cada convolución se produce una copia con la mitad de resolución que la se produce una copia con la mitad de resolución que la imagen previa.
Un kernel gaussiano es aquél que tiene pesos que d l f d di ib ió lcorresponden a la forma de una distribución normal.
0125.00625.01000.00625.00125.00025.00125.00200.00125.00025.0
0025.00125.00200.00125.00025.00125.00625.01000.00625.00125.00200.01000.01600.01000.00200.0K
Varias aplicaciones en fotogrametría: correlación, zoomCurso 02430
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales26
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Remuestreo de imagen En la generación de ortofotografías es necesario remuestrear una
imagen a otra de diferente geometría.
Cualquier tipo de transformación geométrica de semejanza afín Cualquier tipo de transformación geométrica, de semejanza, afín, proyectiva, polinómica, … puede aplicarse a la imagen.
Debe asignarse un valor de gris al nuevo valor de coordenadas El valor se interpola a partir de los valores vecinos
Vecino más próximo
Bilineal Bilineal
Bicúbica
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Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales27
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Remuestreo de imagen Interpolación vecino más próximo
Valor asignado a “a”: el más próximo a “a’”
N l l l d i l t f ió No se calculan nuevos valores de gris en la transformación
Los resultados no son visualmente aceptables, especialmente si hay una gran diferencia de escala
El procesado es muy rápidoT-1
aa´
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Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales28
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Remuestreo de imagen Interpolación bilineal
Nuevo valor calculado asignado a “a”: a partir de los cuatro más próximos geométricamente a “a’” próximos geométricamente a a
Los valores de gris en la imagen transformada no son más que en la imagen original; puede perderse información (smoothing)
L l t d i l t t bl i d Los resultados son visualmente aceptables, suavizado.
El procesado es más largo que en el método anteriorT-1
aa´
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Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales29
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Remuestreo de imagen Fila Col I
Una imagen digital tiene los siguientes valores:
¿Q é i id d d á l fil
10 12 168
10 13 162
11 12 164 ¿Qué intensidad tendrá un punto en la fila 10.4, columna 12.8? Interpolación vecino más próximo: 162
11 12 164
11 13 160
Interpolación bilineal:
4.01011104.100
i
xxxxt )1()1()1)(1( 11110 uwttuwwutwutw jijijiji
8.01213128.12
1011
1
0
1
ii
i
ii
yyyyu
xx24.162162)8.0)(6.0(160)8.0)(4.0(164)2.0)(4.0(168)2.0)(6.0(
)()())((
0
1,1,1,1,0
wjijijiji
Curso 02430
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales30
Operaciones de procesado de imagen elementalesOperaciones de procesado de imagen elementales Remuestreo de imagen Interpolación bicúbica
Nuevo valor calculado asignado a “a”: a partir de los dieciséispuntos más próximos a “a’” puntos más próximos a a
Suaviza y reduce ruido en la imagen
Se perderá información
Puede no producir el resultado deseado.
El procesado es el que requiere más cálculo.T-1
aa´
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IMAGEN ORIGINAL VECINO MÁS INTERPOLACIÓN CONVOLUCIÓN IMAGEN ORIGINAL VECINO MÁS PRÓXIMO
INTERPOLACIÓN BILINEAL
CONVOLUCIÓN CÚBICA
Método Vecino más próximo
Interpolación bilineal
Convolución cúbicap ó o ea cú ca
Aspecto visual Pobre Bueno Muy bueno
Análisis cuantitativo Pobre Bueno Bueno
Clasificación estadística espectral Muy bueno Muy bueno Bueno
Análisis radiométrico / espectral Muy bueno Bueno Aceptable
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Eficacia de cálculo Muy bueno Bueno Aceptable
BibliografíaBibliografía32
BibliografíaBibliografía Introduction to Modern photogrammetry E. Mikhail, J. Bethel, J. McGlone
2001, John Wiley & Sons
El t f h t t ith A li ti i GIS Elements of photogrammetry with Applications in GIS P. Wolf, B. Dewitt
2000 McGraw-Hill 2000, McGraw Hill
Manual of Photogrammetry – Fifth edition ASPRS
2004, asprs
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