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

  • Duvan Alexander Robles Mondragón
  • Giselle Helena Toro Garay
Palabras clave: convolución, deconvolución, filtro de Wiener, imagen satelital, Pyhton, reconstrucción de señal, scikit-image. (es_ES)

Resumen (es_ES)

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.

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Cómo citar
Robles Mondragón, D. A., & Toro Garay, G. H. (2017). Deconvolución de una imagen satelital por medio del filtro de Wiener usando Python. Revista De Topografía AZIMUT, 7(1), 7 -14. Recuperado a partir de https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/azimut/article/view/11435
Publicado: 2017-01-13
Sección
Artículos