La Mejora de imágenes Térmicas Infrarrojas Aéreas con conservación de detalles y brillo medio
DOI:
https://doi.org/10.47133/facet-unc-2023-1-4dPalabras clave:
Imágenes térmicas infrarrojas aéreas., Bajo contraste., Enfoque morfológico., Top-Hap por reconstrucción.Resumen
Las imágenes térmicas infrarrojas aéreas (ITIA) captan detalles que el ojo humano no puede percibir. En la mayoría de los casos las imágenes obtenidas presentan bajo contraste y una alta intensidad de fondo lo que dificulta la percepción de los objetos. En este documento se propone un algoritmo de mejora de las ITIA utilizando un enfoque morfológico multiescala por reconstrucción. Mediante la trasformada de Top-Hap por reconstrucción se extrae características de la imagen teniendo en cuenta los operadores conectados. Esto hace que las ITIA conserven sus detalles y brillo natural. La mejora de las ITIA se obtiene añadiendo las regiones máximas de brillo y restando las regiones máximas de oscuridad a las ITIA originales. Para cuantificar el rendimiento del algoritmo propuesto, se tomaron 100 ITIA de una base de datos pública. También se comparó con otras técnicas clásicas como el Histogram Equalization (HE) y el Contrast-limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). Los experimentos realizados muestran que el algoritmo propuesto mejora las características de las ITIA aclarando los detalles, conservando el brillo medio y realzando el contraste.
Descargas
Citas
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, M. D. (2010). Metodologia de la Investigacion (5ta ed.). Mexico: McGRAW-HILL.
Bai, X. (2013). Image enhancement through contrast enlargement using the image regions extracted by multiscale top-hat by reconstruction. Optik- International Journal for Light and Electron Optics, 124(20), 4421-4424.
Bai, X. (2013). Top-hat by reconstruction operators based multi-scale multi-structuring element method for multiple linear feature detection with simple post-processing. Optik-International Journal for Light and Electron Optics, 124(20), 4246-4251.
Bai, X., Zhou, F., & Xue, B. (2012). Image enhancement using multi scale image features extracted by top-hat transform. Optics & Laser Technology, 4(2), 328-336.
Burger, W., & Burge, M. J. (2008). Digital Image Processing. An Algorithmic Introduction using Java (Primera ed.). Verlag London: Springer.
Cardozo, R., Méndez, A., Legal Ayala, H., & Vázquez Noguera, J. L. (octubre 2018). Mejora de imágenes a color utilizando un enfoque morfológico multiescala. Trabajo presentado en XXIV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación, (págs. 381- 390). La Plata.
Deitel, P. J., & Deitel, H. M. (2008). CÓMO PROGRAMAR EN JAVA (Septima ed.). México: PEARSON EDUCACIÓN.
Depaoli, R., Fernández, L. A., & Diaz, D. (mayo 2005). Optimización de la ecualización del histograma en el procesamiento de imágenes digitales. Trabajo presentado en VII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación, (págs. 238-242). Pcia. de Bs. As.
Escobar Torres, R. D. (2019). MEJORA DE CONTRASTE DE IMÁGENES MÉDICAS BASADA EN LA TRANSFORMADA DE TOP-HAT MULTIESCALA POR RECONSTRUCCIÓN. Tesis de Grado. UNIVERSIDAD NACIONAL DE CONCEPCION, Concepción.
Escobar, R., Martinez, F., Mello Roman, J. C., Vazquez Noguera, J. L., Legal-Ayala, H., & Pinto-Roa, D. P. (2019). Medical image enhancement with brightness preserving and detail using multiscale top-hat transform by reconstruction. En XLV Latin American Computing Conference (CLEI 2019). Excel, M. M. (2010).
Flores Larsen, S. E., & Hongn, M. E. (2012). Termografía infrarroja en la edificación: aplicaciones cualitativas. Avances En Energias Renovables y Medio Ambiente, 16.
Gil Julca, J. C., & Guevara Collantes, C. A. (2018). ANÁLISIS Y DETERMINACIÓN DE ENFERMEDADES EN EL FRUTO DEL MANGO UTILIZANDO TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES. Tesis de Grado. Universidad Nacional "Pedro Ruiz Gallo", Lambayeque.
Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2002). Digital Image Processing (Second ed.). Prentice Hal.
Herrera-Navarro, A. M., & Terol-Villalobos, I. (2008). Estudio del movimiento del calcio intracelular de células de Leucocitos mediante procesamiento morfológico de imágenes. CIINDET. Obtenido de https://www.researchgate.net/publication/233870988
Javier, M. M. (2014). Morfología Matemática:Un Enfoque al Procesamiento Digital de Imágenes. Tesis de Grado. Benemérita Universidad Autonoma De Puebla, Puebla.
Kandeel, A. A., Abbas, A. M., Hadhoud, M. M., & El-Saghir, Z. (2014). A Study of a Modified Histogram Based Fast Enhancement Algorithm (MHBFE). En Signal & Image Processing An International Journal, 5(1), 55-67.
Lim, S., Isa, N., Ooi, C., & Toh, K. (2015). A new histogram equalization method for digital image enhancement and brightness preservation. Signal, Image and Video Processing, 9(3), 675–689.
López Jiménez, P. C. (2017). Desarrollo de una plataforma para adquisición de imágenes basada en dron cámara térmica con aplicación en agricultura. Cartagena.
Manzano Mendoza, M. A. (2009). Procesamiento y Análisis Digital de Imágenes Mediante Dispositivos Lógicos Programables. Tesis de Grado. Universidad Tecnológica de la Mixteca, Huajuapan de León.
Mejía Vilet, J. R. (2005). Procesamiento Digital. Facultad de Ingeniería UASLP, San Luis Potosí.
Mello Román, J. C. (2017). Mejora de contraste utilizando morfología matemática multiescala para imágenes en escala de grises e imágenes en color. Tesis (Maestría en Ciencias de la Computación). Universidad Nacional de Asunción, Asuncion.
Mello Román, J. C., Legal Ayala, H., & Vazquez Noguera, J. L. (2017). Image color contrast enhancement using multiscale morphology. Journal of Computational Interdisciplinary Science, 8(3).
Mello Román, J. C., Vázquez Noguera, J. L., Legal-Ayala, H., Pinto-Roa, D. P., Gomez- Guerrero, S., & García Torres, M. (2019). Entropy and Contrast Enhancement of Infrared Thermal Images Using the Multiscale Top-Hat Transform. Entropy, 21(3), 244.
Miranda de Alvarenga, E. (2008). Metodología de la Investigación cuantitativa y cualitativa (2da ed.). Asunción: A4 Diseños.
Moré Rodríguez, L. G. (2017). MEJORA DEL CONTRASTE DE IMAGENES A COLOR UTILIZANDO UN FRAMEWORK DE OPTIMIZACION MULTIOBJETIVO. Tesis de Grado de Master. Universidad Nacional de Asunción, San Lorenzo.
Moreno Perez, J. C. (s.f.). Entornos de Desarrollo. Madrid: SÍNTESIS, S. A.
Mukhopadhyay, S., & Chanda, B. (2000). A multiscale morphological approach to local. Signal Processing, 4(80), 685-696.
Muñoz Razo, C. (2011). Cómo elaborar y asesorar una investigación de tesis. (Segunda ed.). México: Pearson Educación de México.
Ortiz Zamora, F. G. (2002). Procesamiento morfológico de imágenes en color. Aplicación a la reconstrucción geodésica. Tesis Doctoral. Universidad de Alicante, Alicante.
Raju, A., Dwarakish, G. S., & Venkat Reddy, D. (2013). A Comparative Analysis of Histogram Equalization based Techniques for Contrast Enhancement and Brightness Preserving. International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, 6(5), 353-366.
Rivas Araiza, E. A. (2008). Análisis multiescala morfológico y compensación en iluminación en imágenes digitales. Tesis. Universida Autónoma de Querétaro, Querétaro.
Sanchez Allende, J., Fernandez-Toribio, G. H., Fernandez Manjon, B., Moreno Diaz, P., Reinoso Peinado, A. J., & Sosa Sanchez-Cortes, R. (2005). Programacion en Java 2. Madrid: McGraw-Hill.
Soille, P. (2004). Morphological Image Analysis: Principles and Applications (2nd ed.). Berlin Heidelberg: Springer.
Vitella Espinoza, J. G. (2003). Implementación de una arquitectura para un filtro morfológico de imagenes digitales en escala de grises en un FPGA de altera. Tesis de Grado. Pontifica Universidad Católica del Perú, Lima.
Zanuy, M. F. (2000). Tratamiento digital de la voz e imagen y aplicación a la multimedia. Barcelona: Marcombo.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 Revista de Ingeniería, Ciencias y Sociedad
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
