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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

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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.

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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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 elementales Ecualización del Histograma

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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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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

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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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