CORRECCIÓN DE RUIDO TEMPORAL Y ESPACIAL ORIENTADO A LA MAXIMIZACIÓN DE CONTRASTE Y COMPENSACIÓN DE ILUMINACIÓN EN IMÁGENES INFRARROJAS
Las imágenes infrarrojas presentan defectos asociados al hardware, como son: píxeles defectuosos, ruido temporal, ruido espacial, vignetting entre otros; e inherentes al medio como cambios de iluminación, corrientes de convección y conducción. En este trabajo se hace uso de metodologías enfocadas e...
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Universidad del Quindio
2011
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oai:doaj.org-article:45326abb8ea44d89bf33b6ad985bc9ce2021-11-06T03:11:40ZCORRECCIÓN DE RUIDO TEMPORAL Y ESPACIAL ORIENTADO A LA MAXIMIZACIÓN DE CONTRASTE Y COMPENSACIÓN DE ILUMINACIÓN EN IMÁGENES INFRARROJAS10.33975/riuq.vol22n1.6711794-631X2500-5782https://doaj.org/article/45326abb8ea44d89bf33b6ad985bc9ce2011-12-01T00:00:00Zhttps://ojs.uniquindio.edu.co/ojs/index.php/riuq/article/view/671https://doaj.org/toc/1794-631Xhttps://doaj.org/toc/2500-5782 Las imágenes infrarrojas presentan defectos asociados al hardware, como son: píxeles defectuosos, ruido temporal, ruido espacial, vignetting entre otros; e inherentes al medio como cambios de iluminación, corrientes de convección y conducción. En este trabajo se hace uso de metodologías enfocadas en la corrección de no uniformidades como lo es el algoritmo de las estadísticas constantes (CS) y rango constante (CR), así mismo se utiliza la morfología matemática y mapeos de contraste (MC) con el objetivo de maximizar el contraste y compensar los cambios de iluminación de cada uno de los frames infrarrojos. Las métricas utilizadas para evaluar el desempeño de las técnicas corresponden al RMSE (error cuadrático medio) y al índice de merito Rho el cual es un estimativo de la cantidad de ruido eliminado, los resultados obtenidos con la utilización de las técnicas de corrección de no uniformidades presentan un índice de merito Rho y un RMSE bajo en comparación a los valores de estas métricas para frames contaminados, siendo estos cercanos a valores de las métricas obtenidos para un frame sin ruido espacial, aun, mejores resultados se obtienen cuando se aplican los operadores morfológicos y mapeos de contraste a las secuencias de imágenes provenientes de la etapa de corrección de ruido, dado que el contraste de la imagen es mejorado adaptativamente. Alejandro Jaramillo-IJosé Bestier Padilla-BRamiro ArangoUniversidad del QuindioarticleRango ConstanteEstadísticas ConstantesMaximización de ContrasteInfrarrojoDefectos del HardwareDefectos del MedioTechnology (General)T1-995General WorksASocial sciences (General)H1-99ESRevista de Investigaciones Universidad del Quindío, Vol 22, Iss 1 (2011) |
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Rango Constante Estadísticas Constantes Maximización de Contraste Infrarrojo Defectos del Hardware Defectos del Medio Technology (General) T1-995 General Works A Social sciences (General) H1-99 Alejandro Jaramillo-I José Bestier Padilla-B Ramiro Arango CORRECCIÓN DE RUIDO TEMPORAL Y ESPACIAL ORIENTADO A LA MAXIMIZACIÓN DE CONTRASTE Y COMPENSACIÓN DE ILUMINACIÓN EN IMÁGENES INFRARROJAS |
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Las imágenes infrarrojas presentan defectos asociados al hardware, como son: píxeles defectuosos, ruido temporal, ruido espacial, vignetting entre otros; e inherentes al medio como cambios de iluminación, corrientes de convección y conducción. En este trabajo se hace uso de metodologías enfocadas en la corrección de no uniformidades como lo es el algoritmo de las estadísticas constantes (CS) y rango constante (CR), así mismo se utiliza la morfología matemática y mapeos de contraste (MC) con el objetivo de maximizar el contraste y compensar los cambios de iluminación de cada uno de los frames infrarrojos.
Las métricas utilizadas para evaluar el desempeño de las técnicas corresponden al RMSE (error cuadrático medio) y al índice de merito Rho el cual es un estimativo de la cantidad de ruido eliminado, los resultados obtenidos con la utilización de las técnicas de corrección de no uniformidades presentan un índice de merito Rho y un RMSE bajo en comparación a los valores de estas métricas para frames contaminados, siendo estos cercanos a valores de las métricas obtenidos para un frame sin ruido espacial, aun, mejores resultados se obtienen cuando se aplican los operadores morfológicos y mapeos de contraste a las secuencias de imágenes provenientes de la etapa de corrección de ruido, dado que el contraste de la imagen es mejorado adaptativamente.
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