Desarrollo de una aplicación para la reparación de huecos (gapfilling) de imágenes satelitales Landsat 7 ETM+
Description
En este trabajo se presenta una alternativa para la reparación de imágenes satelitales que presentan daños generados por una falla del sensor del satélite desde 2002, la cual vuelve complejas las tareas de análisis, clasificación, detección, entre otras relacionadas en el ámbito de la geoinformática, geología entre otras. Se realizó un análisis de las diferentes alternativas reportadas en el estado del arte para reparar las imágenes satelitales que presentan esta falla. A partir de esto se identificaron dos principales categorías: la primera son algoritmos que usan una imagen de entrada (Input) para corregir la falla mencionada conocida como gaps (huecos o ruido encontrado en las imágenes); y la segunda son algoritmos denominados de Inpainting, desarrollados para reparar imágenes en general, sin hacer uso de la segunda imagen Input. Sin embargo, estas dos familias de algoritmos presentan diversos inconvenientes desde la precisión en la reparación, como en el tiempo de ejecución para aplicar los algoritmos. Por el estudio realizado, se buscaron algoritmos de tipo Inpainting que presentaran buenas características en procesamiento y soluciones generadas, los cuales no están enfocados a procesar imágenes satelitales. Dentro de estos algoritmos se encontró el desarrollado por Oliveiras, el cual con el uso de un procedimiento de convolución de manera iterativa, va mejorando en cada iteración la solución encontrada. Este algoritmo demostró ser capaz de reparar imágenes a partir de una imagen patrón o máscara, la cual funciona como pivote para el manejo de los huecos o gaps. Por medio de un kernel paramétrico (configuración de pixeles vecinos), permitió restaurar imágenes en un tiempo considerablemente corto. El algoritmo de Oliveiras fue tomado como base para el desarrollo del algoritmo propuesto en este trabajo, en el que se realizaron diferentes adecuaciones en el manejo de la máscara, de los gaps o huecos y programación en GPU, debido a la naturaleza en el tamaño de las imágenes satelitales. Se realizaron diferentes experimentos, tanto en imágenes satelitales como otras utilizadas en procesamiento de imágenes, para mostrar el desempeño del algoritmo propuesto.ITESO, A. C.
Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología