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Importancia del procesamiento de imágenes digitales

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Vídeo 1

vamos a discutir la importancia del procesamiento de la imagen digital y cómo usted sabe que las imágenes que están en forma digital de adquirido del satélite se puede mejorar y lo que son diferentes softwares y otras cosas que veremos. Por lo tanto, en especie también llamamos como la mejora de la imagen, como en la conferencia anterior finalmente hemos discutido que cómo la imagen es adquirida por una estación de tierra satélite. Y entonces ahora empezamos por el procesamiento de la imagen digital. Por lo tanto, cuáles son las cosas importantes o importantes sobre el procesamiento de la imagen digital. Básicamente es un proceso que hace de una imagen una interpretación para un uso específico. Por lo tanto, como también hemos estado hablando de que las imágenes de satélite son genéricas y por lo tanto, se pueden utilizar para varios propósitos a partir de la meteorología a la agricultura. Y por lo tanto cuando analizamos o procesamos estas imágenes, tenemos que tener en cuenta para qué propósito o para qué uso es específico, nos gustaría usarlo. Por lo tanto, una vez que esto es claro, entonces las imágenes se procesan en consecuencia y finalmente, el objetivo final de identificar las diferentes características presentes en la imagen. Por lo tanto, son más interpretables que es el propósito principal aquí. Ahora, hay 2 tareas principales que se realizan en el procesamiento de imágenes. Y la primera es la mejora de la información pictórica básicamente la calidad. Así, que una interpretación humana puede hacerse de una manera mejor porque las imágenes que son adquiridas por los satélites son imágenes completamente crudas. Y el cuando empezamos a usarlos necesitamos mejorar de otra manera se hace muy difícil de saber, usarlos para ciertos propósitos. Por lo tanto, la imagen gráfica de la información, porque después de todas las intervenciones humanas serían necesarias, las interpretaciones humanas serían necesarias en esas imágenes. Y lo otro es el procesamiento de un dato de imagen para almacenamiento, por lo que hay diferentes niveles de procesamiento. Y por supuesto, la transmisión tal vez la transmisión del satélite hacia la tierra y tal vez la transmisión de después de los datos ha sido archivado por la estación de la tierra. A continuación, la transmisión a otros ordenadores situados en diferentes partes de la banda para su posterior procesamiento. Y luego la representación de lo que sea la percepción de la máquina autónoma que también se puede hacer en el procesamiento bajo este procesamiento de procesamiento de imagen digital. Y cuando termina el procesamiento de la imagen, básicamente el análisis de la imagen y la visión de la computadora comienzan. Por lo tanto, inicialmente se realizan algunas tareas simples en el procesamiento de imágenes. Si tomo los primeros ejemplos, que no son imágenes de los satélites, sino que son básicamente fotografías. Ahora después de escanear estos se han convertido en una fotografía digital, por lo que a principios de la década de 1920 una de las primeras aplicaciones de la imagen digital fue en las noticias. Esa es la nueva imagen digital que había en la década de 1920, ya que un corredor está ahí y el servicio de transmisión de imágenes por cable de Bartlane que se hizo. Las imágenes fueron transferidas por cable submarino entre Londres y Nueva York que está teniendo una distancia muy larga. Y las fotos fueron codificadas para la transferencia de cable y reconstruidas en el extremo receptor en una impresora de telégrafo. Por lo tanto, usted sabe que en ese momento se requería que se hicieran muchas cosas antes de que la imagen se imprima o se exhiba en la pantalla. Ahora, estas cosas han mejorado significativamente y ahora obtenemos transmisiones en vivo de imágenes de alta definición en televisión muy fácilmente. De la misma manera también conseguimos dirigir las imágenes por los satélites, si uno está teniendo su propia estación de tierra satélite. Entonces, estas transmisiones y ustedes saben codificar y luego transferir y luego la reconstrucción todo va simultáneamente y a una velocidad muy alta. Por lo tanto, si miramos muy brevemente el historial de procesamiento de imágenes digitales, por lo que, tan pronto como las imágenes digitales se hicieron posibles o disponibles, el procesamiento también comenzó al mismo tiempo. Así, en la misma en la década de 1920 las mejoras al sistema Bartlane dieron lugar a medidas de mayor calidad. Y, como este ejemplo es que se trataba de una imagen digital mejorada. Y antes teníamos sólo 15 tonos de imagen digital significa que sólo había 15 juegos en incluir a blanco y negro y el resto eran y así, tan 16 clase de cosa. Y también se desarrollaron nuevos procesos de producción basados en técnicas fotográficas. Y aumentar el número de tonos en imágenes de reproducción, tonos aquí cuando decimos tonos en términos de imágenes digitales, estamos hablando de la cuantificación o resolución radiométrica o cuántos bits se están asignando para una celda o un píxel. Si miramos la imagen de la luna tomada por la sonda Ranger minutos antes de que aterrice, este era el momento en que la imagen estaba allí, es decir, en la década de 1960. Por supuesto, muchas mejoras han tenido lugar no sólo en la tecnología informática, sino también en la tecnología de detección. Y muy pronto el 7 de septiembre de este año, vamos a ver casi el mismo tipo de cosa por Chandrayaan 2. Y habrá un robo que aterrizará en el polo sur de la luna y, por supuesto, también estará haciendo la sonda. Y estaremos teniendo transmisiones en vivo en nuestras televisiones. Así pues, ver que las cosas han mejorado de manera muy significativa desde la década de 1960. En 1964 las computadoras solían mejorar la calidad de las imágenes de la luna tomadas por la sonda Ranger 7. Y tales técnicas fueron utilizadas en otras misiones espaciales, incluyendo los aterrizajes del Apolo en la superficie de la luna. Por lo tanto, usted sabe el desarrollo en una esfera de la ciencia lo mismo los desarrollos son percolados también en los otros dominios. Como para estas misiones lunares y otras cosas, cuando se inicia el procesamiento de la imagen, se mejoró el mismo procesamiento de imágenes y ahora estamos viendo imágenes mucho mejores. En la década de 1980, el uso de técnicas de procesamiento de imágenes digitales ha explotado y ahora se utilizan para todo tipo de tareas en todo tipo de áreas. Y el desarrollo que ha tenido lugar en los años 80 muchas cosas por supuesto ha mejorado. Y cuáles son aquellas áreas donde las cosas han mejorado o se están mejorando, mejora de imagen, restauración de imágenes, efectos artísticos. Y, por supuesto, la visualización médica en el campo de la medicina esta técnica de procesamiento de imágenes ha mejorado definitivamente. Y las inspecciones industriales de nuevo hay una gran cantidad de aplicaciones de procesamiento de imágenes digitales. La aplicación de la ley, las interfaces de la computadora humana, y por supuesto un en nuestra teledetección. De modo que la mejora de la imagen de las imágenes de satélite es definitivamente allí. Ahora, una cosa importante también asociada con las imágenes de satélite es la que conoce su calidad geométrica. Y, en última instancia, si queremos utilizar estas imágenes en una plataforma SIG, entonces tenemos que llevar las coordenadas geográficas. Y eso se hace a través de un procesamiento que se llama georreferenciación o también llamamos correcciones geométricas. Por lo tanto, la corrección geométrica de una imagen muy importante y que es requisito previo también que se debe realizar antes de empezar a utilizar esas imágenes con otros conjuntos de datos que están en el dominio de la geografía. Y como en una plataforma GIS u otro software de procesamiento de imágenes, especialmente cuando queremos ver varias imágenes o mapas o imágenes juntos en un sistema de múltiples capas. Entonces necesitamos que todos estos mapas e imágenes pertenezcan a un mismo sistema de coordenadas geográficas y por lo tanto las correcciones geométricas son muy necesarias. Cuando las imágenes de satélite son necesarias, no son georeferenciadas que no tienen coordenadas geográficas, están teniendo sólo coordenadas geométricas. Y esas coordenadas están empezando desde la parte superior izquierda, por lo tanto, no se pueden utilizar directamente en una plataforma GIS o junto con otros conjuntos de datos que estarán en las coordenadas geográficas. Por lo tanto, este paso es muy importante y por eso se ha dado un requisito previo importante a este estado y a este estatus. El proceso los datos que otros datos o mapas en una plataforma GIS y esos datos o las imágenes de satélite deben tener el mismo sistema de referencia como ya he mencionado. Que puedo hacer un sistema de pila o multicapa que tiene mapas e imágenes de satélite y diferentes imágenes de satélite de diferentes resoluciones tal vez tengan fechas diferentes. Entonces deben pertenecer al mismo sistema de referencia, entonces sólo es posible hacerlo. Y eso se puede lograr si todos los mapas e imágenes son geo referencia al mismo sistema diferente. Por lo tanto, en georreferenciación o corrección geométrica que también se llama una georreferenciación se produce donde el contenido de un mapa se asignará un sistema de coordenadas espaciales. Y por ejemplo, la latitud y longitud geográfica en lugar de dominio geométrico. Ahora, antes del análisis de la imagen, el análisis real de la imagen seria comienza un procesamiento inicial. O el proceso de nivel en bruto o el primer nivel del nivel de proceso 1 se está procesando en los datos sin formato. Y que normalmente se lleva a cabo para corregir cualquier distorsión debido a las características de un sistema de imagen y las condiciones de imagen. Generalmente cuando recibimos las imágenes de satélite tal vez de IRS o Landsat. Por lo tanto, si voy por los datos del IRS entonces ISRO o NRSA o el centro nacional de datos de detección remota NRSC. Ellos estarán sabiendo acerca de las características del sistema de imágenes y las condiciones de imagen. Por lo tanto, muchas veces un primer nivel de una corrección o procesamiento es hecho por ellos y luego sobre los datos crudos. Y luego si ordenamos los datos o descargamos los datos, obtenemos los datos después del primer nivel de procesamiento. Y como he mencionado el primer nivel de procesamiento incluye las distorsiones que podrían haber sido causadas por el sistema de imágenes. Por lo tanto, los detalles están ahí, podría haber algunos problemas relacionados con las calibraciones de diferentes CCTs también. Por lo tanto, si esa información es con ellos también llamaron como correcciones radiométricas. Así que si esa información es con la agencia, primero realizarán esa corrección y luego se subirán en el servidor o se suministrarán al usuario. Así que los datos en bruto generalmente son pero los datos que vienen como en nuestra estación de tierra de NOAA AVHRR el primer nivel y nivel uno está procesando se hace en nuestro extremo con nuestro sistema. Y también podemos usar la órbita de los parámetros orbitales del satélite, podemos hacer un nivel del curso de georreferenciación. Por lo tanto, también podemos asignar el uso de estos parámetros orbitales, algunas coordenadas geográficas a las esquinas de la imagen. Así que al menos no muy fino georreferenciación pero nivel de curso primer nivel de georreferenciación es posible también usando parámetros orbitales. Por lo que obviamente depende de los requisitos del usuario algunas personas prefieren los procedimientos de corrección estándar y o algunas agencias pueden ser llevadas a cabo por las estaciones de tierra como ya he dicho antes de que los datos se entregan al usuario final. Así que usted sabe que a veces las correcciones radiométricas son realizadas por la agencia. A veces se puede preguntar no, no voy a realizar por mí mismo, pero generalmente las correcciones radiométricas en todo el mundo son realizadas por las propias agencias que adquieren datos de diferentes satélites. Por lo tanto, estos procedimientos incluyen la corrección regimentada para corregir la respuesta del sensor desigual, ya que he dicho los problemas de calibración sobre toda la imagen. Y también se hacen correcciones geométricas para corregir las distorsiones geométricas debidas a la rotación de la tierra en otras condiciones de imagen. Así que esta corrección geométrica se hace en base a los parámetros orbitales o podría ser cuando el swath es muy ancho entonces la curvatura de la tierra juega un papel muy importante. Y por lo tanto en los bordes obtenemos este efecto de visualización oblicua y que también puede ser corregido por la agencia que suministran los datos. Ahora las imágenes pueden ser transformadas para confirmar a un sistema de proyección específico. Podemos gustarnos en este NDC del centro de datos de NRSA si les pedimos que hagan la georreferenciación. Y producir un mapa de imagen satelital en una proyección particular y correspondiente a una encuesta de la India para proceder. Entonces ese nivel de procesamiento también se puede hacer. Por lo tanto, también pueden realizar esta cosa y pueden transformar la imagen en un sistema de proyección de mapas específico o específico también. Y también hay que conocer las ubicaciones geográficas precisas de un área de la imagen, entonces estos GCP se utilizan para registrar la imagen. Por lo tanto, cómo se hace en la India que NDC está teniendo su propia biblioteca de puntos de control de tierra que han recogido usando GPS diferencial. Entiendo que hay alrededor de 30.000 GCP o para toda la India que están teniendo.
Por lo tanto, usando esos GCP's que se ha convertido en un estándar para ellos, también hacen la parte de georreferenciación. Y luego finalmente se pueden generar productos incluso por tener diferentes láminas superiores seguras de 50.000 báscula o 25.000 la báscula. De modo que se puede hacer ese tipo de proceso de elaboración de este tipo de georeferenciación. Las correcciones del sistema son importantes si hay errores sistemáticos, se pueden corregir fácilmente. Si no son errores sistemáticos de nuevo, se puede intentar eliminar en cierta medida. Por lo tanto, puede haber defectos técnicos, puede haber deficiencias del sensor. Y esta información es generalmente con las agencias y los sistemas de transferencia de datos conducen a errores en la dataconstrucción de la imagen. Así que si todos estos detalles están disponibles entonces algún nivel de correcciones se puede realizar en las imágenes en bruto que son adquiridas por una estación de tierra satélite. Y estos detectores relacionados o fallos relacionados con el sensor o problemas o falla de energía de los detectores también se pueden resolver. Aquí tomo un ejemplo de imágenes de Landsat donde estamos viendo estas rayas allí. Si ve cuidadosamente la idea de líneas verticales y obviamente esto se debe a esto debido a la anomalía de exploración de las filas de exploración. Y también diferentes respuestas de CCDs dando esa. Por lo tanto, esto como en Landsat TM o MSS, había 6 respectivamente 15 scan goes que se utilizan para el mismo área espectral, falla de la fila de exploración ocurre. Y entonces definitivamente la imagen se vuelve menos utilizable, para ciertos estudios todavía uno puede utilizar tales imágenes que están sufriendo de tal clase de distorsiones. Y si en ciertas aplicaciones obviamente estas imágenes no se pueden utilizar porque te darán errores en las salidas. Estos errores siempre aparecen en el mismo intervalo si hay errores sistemáticos debido a lo relacionado con el sensor. Y puede crear una característica de banding que estamos viendo aquí en la imagen. Y como te dije que se pueden corregir errores sistemáticos porque uno puede desarrollar un programa. Y sabemos que en qué línea, qué fila falta o hay un problema con el sensor o la calibración, por lo que esas cosas se pueden corregir. Pero ninguno de los errores sistemáticos es difícil de corregir.

Vídeo 2

Ahora hay mejora, técnicas de mejora simples que de otro dominio también como usted sabe en medicina o ciencias médicas uso de personas.
Este es uno de los primeros es esta radiografía y lo que estamos viendo si hacemos la mejora simple mejora como la mejora de contraste y otra cosa. Empezamos a ver muchos más detalles en esa radiografía en comparación con lo original. Así que uno de los usos más comunes de las técnicas de procesamiento de imágenes digitales para mejorar la calidad y eliminar el ruido, etc. Y de esa manera definitivamente podemos hacer las imágenes más interpretables y estas imágenes pueden ser utilizadas de manera más confiable ya sea por médicos o algunos otros ingenieros civiles o tal vez y tomadores de decisiones. Por lo tanto, un ejemplo de radiografía simple se ha mejorado mediante técnicas de mejora de imagen técnica de mejora de imagen digital. Que aquí en el medio, el medio superior que está sufriendo de algún ruido como se puede ver hay motas están ahí entre entre en esta imágenes, algunos puntos negros están ahí. Por lo tanto, estos espectros también se pueden eliminar o minimizar y esto es lo que se ve este resultado aquí que es mucho más interpretable, mucho más fácil de entender que la imagen con el mote.Así que el ruido eliminado, el ruido también se puede eliminar a través de técnicas de procesamiento de imágenes digitales. Otro al ver esto es una fotografía aérea oblicua que podría haber tomado en avión. Y cuando usted está volando muy cerca de la tierra, estas condiciones atmosféricas juegan un papel muy importante. Y esta fotografía la parte superior derecha está mostrando algunas características hazañas en la imagen están en esta fotografía. Pero dando a entender una imagen digital de las técnicas de procesamiento de imágenes digitales simples que vamos a ver más adelante, entonces esto se puede mejorar. Y ver la interpretabilidad ha aumentado definitivamente los datos significativos se incrementa en comparación con la imagen cruda. Estaba mostrando demasiado una especie de cosa ahora, debido a las técnicas de mejora ahora las cosas son mucho más claras interpretable y las decisiones correctas se pueden hacer en base a estas imágenes. Ahora, un ejemplo más de imágenes de satélite reales, cuando vemos las imágenes en bruto generalmente vemos como esto que estamos viendo aquí completamente casi en blanco. No puedes ver nada aquí, por qué porque cuando vemos el histograma correspondiente de esta imagen, la imagen cruda la mayoría de los valores de pixel están muy cerca de 0 o entre un máximo de 100. Y este es un ejemplo de imagen de 8 bits y esperábamos que la distribución de los valores de pixel debería ser con 0 a 255.Así, esta gran área de la gama que está disponible de resolución radiométrica no está siendo utilizada por esta imagen. Y por lo tanto el histograma que es la frecuencia de ocurrencia de los valores de pixel se limita en el principio de sólo el valor máximo de pixel es 100. Pero a si implicamos la técnica de mejora de la imagen muy simple como la mejora de contraste, lo que podemos hacer podemos redistribuir. Los valores de píxel de este histograma para ocupar el rango completo que está entre 0 a 255 como aquí en el histograma superior derecho. Y una vez que lo hacemos fuerza la imagen para distribuir valores de pixel como este, entonces ver la calidad de la imagen ha mejorado. La imagen que no era utilizable en absoluto en el principio la imagen izquierda ahora, la imagen correcta es la mejora simple se hace y ahora muchas cosas son muy claras aquí. Entonces, esto es lo que este tipo de Si yo llamo una magia, esto es lo que se hace la magia. Pero la mejor técnica mejor manera de acercarse a esta cosa es cuando se obtiene una imagen cruda cada vez que se descarga una imagen de satélite. Primero ir y construir un histograma, estos están creando histograma de cualquier imagen de entrada de imagen es muy fácil en todos estos softwares estándar acerca de los softwares que estaríamos discutiendo en la próxima conferencia. Por lo tanto, una vez que usted está teniendo histograma, usted sabe lo que es ahora el rango de distribución de los valores de píxel. Y inmediatamente entonces usted puede saber básicamente tirar estos valores en el rango dinámico completo y ese rango dinámico está entre 0 a 255. Y una vez que redistribuiste estos valores de pixel entonces obtienes estos resultados que son muy buenos. Pero todavía hay partes que todavía están en la oscuridad podría ser la sombra, podría ser alguna otra razón. Por lo tanto, por lo tanto, tenemos que uno tiene que mirar porque usted está teniendo una larga cola de los valores de píxeles altos, pero el número de esos valores de píxel son menos. Y por supuesto los valores oscuros son mucho más que es por eso que estos picos siguen ahí. Por lo tanto, podemos mejorar más adelante en tal vez en lugar de una mejora lineal simple, podemos hacer mejora no lineal mejora más sofisticada también se puede realizar para mejorar la calidad de la imagen que vamos a ver poco más tarde. Ahora si recuerdas este episodio del telescopio Hubble, hubo algún problema sobre el foco de este telescopio Hubble que fue lanzado en los 90, que estaba tomando las imágenes de diferentes que conoces, estos planetas o parte de las galaxias. Y ver qué tipo de calidad ha tomado la imagen por parte de este telescopio Hubble. Pero implica técnicas de mejora de técnicas de procesamiento de imágenes digitales, la imagen, la imagen inferior derecha lo que se ve es la imagen mejorada después de la mejora, el procesamiento de imágenes. Así que, tal porque no es posible corregir ese problema de enfoque y no fue posible de nuevo lanzar otro telescopio como el telescopio Hubble. Por lo tanto, cualquier cosa que estuviera llegando a través de este telescopio estas imágenes fueron entonces sometidas a la mejora de la imagen y la calidad y el uso de interpretabilidad de esta imagen fue mejorado significativamente. Así, esto es lo incorrecto que un espejo hizo que las imágenes del Hubble fueran inútiles o fuera de enfoque y se usaron técnicas de procesamiento de imágenes para arreglar esto. Así que en nuestro día a día también, muchas de las imágenes que son importantes ahora no se puede quitar, pero aún así se pueden mejorar las técnicas de procesamiento de imágenes digitales. Hay algunos ejemplos más directamente del dominio de detección remota, que las técnicas de detección remota se utilizan ampliamente para mejorar la calidad de la imagen del satélite y la interpretabilidad. Estos se utilizan para las clasificaciones del terreno y estos también se utilizan en la meteorología y otras cosas están allí. Como hay ejemplos de usted sabe que este ejemplo de 7 bandas se muestra aquí de Landsat TM que está viendo la banda 1 a la banda 4, 5. Por lo tanto, diferentes bandas están dando imágenes de diferentes partes del espectro EM. Ahora, la mejor técnica es si usted está trabajando en multiespectral o yendo por un falso color compuestos que ya hemos comentado en conferencias anteriores. A continuación, la banda individual debe ser mejorada por primera vez y luego se harían las combinaciones. Eso realmente le proporcionará un cambio de calidad muy significativo en las imágenes de satélite. Por lo tanto, eso es otro que sabes ayuda para mejorar las imágenes, luces nocturnas del conjunto de datos del mundo que es hasta cierto punto también es muy útil para diferentes partes del mundo. Incluso para la India estas imágenes pueden ser adquiridas, pero cuando se toman por la noche la calidad original o la calidad de las imágenes en bruto muy pobre. Pero cuando estas imágenes son sometidas a la mejora de la imagen se obtiene una muy buena calidad, qué se puede utilizar con imágenes nocturnas. El inventario global de asentamientos humanos no es difícil de imaginar el tipo de análisis que podría hacerse utilizando estos datos. Durante el Diwali o después de Diwali o algunos apagones tal vez el fracaso de la red eléctrica, la red eléctrica, estas cosas se pueden evaluar que la parte afectada. Y durante las celebraciones de Diwali, cuánta iluminación había en el país, hay muchas otras aplicaciones del tiempo nocturno, que es un tema diferente en conjunto. Ahora, cuáles son las diferentes etapas del procesamiento de imágenes digitales que iremos. Así que primero es este dominio de problemas y luego adquisición de imágenes. Una vez que la imagen ha sido adquirida, tal vez el primer nivel de procesamiento de la mejora de la imagen se hace, la restauración de la imagen se hace, el procesamiento morfológico se hace. Puede haber segmentación de imágenes que a veces también se requiere, entonces tal vez en etapas más altas de procesamiento de imagen digital, reconocimiento de objetos que está en la etapa de clasificación de imágenes para ciertos propósitos. Por lo tanto, las computadoras están entrenadas para identificar diferentes objetos que los reconocen y categorizarlos en diferentes categorías y luego finalmente la representación y la descripción. También en el medio, a veces se requiere compresión de imagen, que se debe hacer para reducir el tamaño de la imagen y mejorar en la redundancia de los datos. Y también vamos para el procesamiento de imágenes en color para imágenes multiespectrales. Así que, este tipo de cosas se hace, por supuesto vamos a ir uno por una adquisición de imagen que es de los datos que vienen de venir a las estaciones de tierra satélite. Entonces ha llegado la mejora de la imagen en la imagen que se puede mejorar como ejemplo aquí. A continuación, la restauración de la imagen como se mencionó que podría haber algunos errores en el sensor en sí y usted podría ver estas rayas dentro de la imagen. Pero como estos son errores sistemáticos, y por lo tanto, es fácil eliminar estos errores y esto es lo que se ha demostrado aquí. Que se han eliminado errores sistemáticos a través de una programación a través de un software particular y luego se obtiene una imagen de mejor calidad. Por supuesto que esto está teniendo algunos problemas que a veces incluso estas rayas no se eliminan por completo como también se puede ver. Pero en gran medida la calidad de la imagen mejora significativamente. El siguiente es el procesamiento morfológico como aquí quiero el procesamiento morfológico significa el filtrado espacial que se hace para mejorar ciertas características o reducir la frecuencia de ciertas características. Así que para qué proceso morfológico se puede hacer, por lo que esto está en el lado izquierdo es la imagen de entrada y en el lado derecho después de la mejora de borde morfológico. Por lo tanto, los bordes de todos los objetos que están presentes en el lado izquierdo de la imagen se han mejorado y se convierte en casi una imagen binaria. Por lo tanto, usted está viendo los límites de todas las características que están presentes en la imagen del lado izquierdo, diferentes tiempos en diferentes tipos. A veces se quiere potenciar los bordes, a veces se quiere hacer una imagen más suavizante en lugar de tener nitidez en la imagen, eso también se hace bajo este proceso morfológico. Entonces la segmentación es que básicamente se mueve hacia la clasificación de la imagen. Por lo que se trata de una resolución muy alta, un compuesto de color falso en el lado izquierdo y luego se va a clasificar, se han identificado diferentes edificios como una categoría como se puede ver aquí. Y las áreas verdes han sido identificar otra categoría, las áreas abiertas han sido identificadas otra. Por lo tanto, esta segmentación la imagen se ha segmentado en 4 clases y luego estas se vuelve mucho utilizable y para los tomadores de decisiones. Debido a que muchos tomadores de decisiones pueden no ser buenos en interpretar la imagen, imágenes de satélite donde aquí es posible. Para ellos fácil e incorporar estos resultados en el que se está mostrando en el lado derecho junto con otros conjuntos de datos. El reconocimiento de objetos también se hace en el nivel muy avanzado de clasificación en el procesamiento de imágenes digitales, este primer nivel de procesamiento de imagen en bruto. Y luego finalmente, aquí se ha identificado el objeto de que se trata de una casa de almacenamiento o algo. Ahora, representación y descripción que también es parte de casi la última parte del procesamiento de imágenes digitales. Y es como puede ver aquí que puede representar los límites de una manera diferente como en este ejemplo se muestra. Por lo tanto, la primera es que esta es la imagen de entrada, donde se está viendo una característica determinada, se obtienen estos valores de esquina y luego se empieza a representar. Y por último, se termina con un simple límite de ese objeto que estaba presente en la materia prima o imagen de entrada. Compresión de imágenes como ya te he dicho porque cuando vas por proyectos aéreos hay que manejar muchos datos sobre todo las imágenes satelitales ocupan mucho espacio. Y especialmente sus imágenes multiespectrales o hiperespectrales ocuparán mucho espacio de disco duro, su procesamiento puede ir lento. Y por lo tanto muchas veces tenemos que ir a recurrir a la compresión de imagen de datos. Hay diferentes técnicas de compresión disponibles, todas las técnicas de compresión no están soportadas por todos los formatos de imagen. Por lo tanto, uno tiene que aprender también esta parte del procesamiento de la imagen, que es la compresión de la imagen, que es muy necesario también muchas veces. Y luego, por supuesto, el procesamiento de color, esta construcción compuesta de color falso de compuesto de color falso, el concepto de compuesto de color falso. Ya hemos discutido, pero muy brevemente, 3 canales el fondo uno en el fondo izquierdo es el canal de infrarrojos al que se le asigna el color rojo. A los canales restantes se les asigna color azul y verde cuando se pasa a través de un esquema de color aditivo, combinado estas 3 bandas de 3 colores diferentes RGB, se termina con un compuesto de color falso estándar. Así, así es como también se hace el procesamiento del color. Por lo tanto, esto pone fin a esta discusión y a la importancia del procesamiento de imágenes digitales. En la próxima conferencia, vamos a discutir cuáles son las diferentes opciones disponibles a través de softwares, software de procesamiento de imágenes digitales. Para realizar todas estas tareas y mejorar nuestras imágenes, para que con esto se puedan lograr mejores interpretaciones, mejor análisis y mejores usos, muchas gracias.