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Simulador de procesamiento de imágenes digitales-Introducción

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Vídeo 1


Hola a todos y bienvenidos a esta demostración de software de procesamiento de imágenes digitales esto es parte 1. En este vamos a tener demostración de un software muy sencillo pero muy útil para entender así lo que básicamente va detrás de los softwares de procesamiento de imágenes digitales. Antes de eso como ustedes saben que estas diapositivas ya he cubierto pero muy rápido voy a pasar porque estas son relevantes aquí. Como usted sabe que hay 2 tipos de software es de dominio público, por lo que el software que vamos a utilizar para la demostración es puramente de dominio público. Y no realmente diría una fuente abierta, pero esto es libremente disponible en la red y hay software comercial. Así que un día estaremos también teniendo demostración en software comercial también. Y cuáles son las ventajas porque e fácilmente disponible software de dominio público que usted vería muy rápidamente que la rapidez con que se pueden descargar desde la red instalada en su máquina y empezar a trabajar rápidamente. También son modificables pero este que voy a demostrar no es eso, pero si usted escribe al desarrollador definitivamente él incorporará sus sugerencias, por supuesto, estos son libres y ejemplos DIPS. Así que este es el software que voy a demostrar que significa el simulador de procesamiento de imagen digital. Básicamente muestra cómo en el fondo qué tipo de procesamiento o qué tipo de cálculo para píxeles individuales sigue, así que muy útil para entender las cosas.
Hay algunos otros softwares como BEAM y SPRING software desarrollado por otra organización INPE es la organización italiana. Por supuesto, MatLab, como se discute anteriormente, el MatLab es aunque comercial, pero hay muchas funciones que están disponibles sin costo en MatLab. Y la lista que he mostrado no es realmente agotable puede haber muchos de estos softwares. Pero son las desventajas muy rápidamente, generalmente no hay soporte disponible. Este es el principal problema con el dominio público o software de código abierto básicamente nadie los posee, por lo que ese es el problema. Un QGIS es un software GIS muy popular también es software de dominio público, pero es de código abierto uno puede modificar. Hay comunidades asociadas a los softwares, por lo que mantienen informingpeople este es el software, que voy a demostrar que dice el simulador de procesamiento de imagen digital. Y si usted va en esta página web sólo escriba en Google que DIPS descargar, usted obtendrá el acceso a esta página. Y mientras vamos aquí, usted tendrá un archivo y sólo instalar que uno y usted consigue que uno es como yo he mencionado, es un excelente software para aprender varios fundamentos de procesamiento de imagen digital y eso a muy fácilmente. Hay algunos otros softwares también, por lo que no hay necesidad de ir en detalle sobre esos softwares y ahora voy a mostrar la demostración de ese software. Entonces usted instalará el software así es como usted vería en su pantalla. Así que primero iré por este que es visor RGB. Porque cuando vamos por imágenes compuestas de color falso usamos 3 canales y cómo píxeles individuales, cómo se arreglan y cómo se calculan los valores, esto es lo que te voy a mostrar. Así que si elijo una banda azul aquí y verde aquí y rojo aquí y dar algunos valores aquí. Como que estoy dando un poco de valor para el azul y que sería muy visible pronto también algo así y digo bien, así. Ahora lo que está diciendo que desde arriba es el valor mínimo y el fondo es el valor máximo y ya que el verde está teniendo el valor máximo que es 146. Y mientras que usted sabe que el rojo está teniendo 55 y 90 esto es tener 37 y por lo tanto la presentación general en el compuesto de color falso para este tipo de combinación de bandas para ese píxel en particular va a ser este verde.
Si un canal de infrarrojos está ahí y decir que está dando gran valor y alta reflectancia en canal infrarrojo y baja reflectancia en verde y baja reflectancia en azul, entonces digo bien y da el color rojo. Así mismo, también se puede entender que en un compuesto de color, ya sea un color falso o un color verdadero, o si se sabe cerca del verdadero color, cómo estas combinaciones de diferentes bandas y sus valores correspondientes en diferentes bandas crearán un nuevo color en el color falso o en el compuesto de color.
Así que esto claramente demuestra que puedes cambiar estos valores también y sabes seguir cambiando y ver eso si digo aquí infrarrojo. Declaro que este es el canal infrarrojo y que está teniendo alta reflectancia inmediatamente me pongo. Así que puedes tener pseudo color, puedes tener color infrarrojo y así, y si juegas con este estoy seguro de que podrás entender esta combinación de colores, que hemos discutido justo en antes de la conferencia de georreferenciación. Hemos discutido el espacio del color, por lo que ahora se están implementando esos conceptos. En los softwares comerciales que usamos como radar o RGIS u otros softwares o NV, para procesamiento de imagen digital. Las cosas que van en el fondo no son visibles para nosotros directamente, sólo vemos los resultados. A veces no tenemos controles o no vemos qué tipo de cálculo está pasando, solo dependemos de asumir que el software está haciendo el cálculo correcto. Pero en este software en particular, podemos entender cómo están pasando los cálculos, incluso para un simple compuesto de color. Así que te mantienes pasar un tiempo en esto y estoy seguro de que en pocos minutos, podrás apreciar la aplicación de este software, básicamente para entender. Entonces estamos teniendo otra rutina que es un píxel animador, lo que vamos a hacer eso cuando decimos que quiero crear compuestos, 3 bandas banda 1, banda 2, banda 3 se muestran rojo, verde y azul. Y cuando digo crear compuesto uno por uno pixels seguirá llegando, así que como ves aquí se recoge el pixel de esquina superior izquierdo superior de las 3 bandas. Y cuando digo bien render que uno ahora en esta imagen en blanco se representará allí y va allí. A continuación, el siguiente píxel, y ahora los colores dependiendo de los valores de esos píxeles están llegando en esta imagen. Así que en el anterior ejercicio simple que hicimos, donde pudimos cambiar los valores, aquí 3 bandas significa el 4 por 4 matriz 4 por 3 matriz de 3 bandas fueron provistas. Y cuando vamos por 1 por 1, podemos crear estos compuestos de color. Así que lo haré de nuevo que cuando digo crear compuesto ahora ver que los valores de entrada son este 87 45 y 95. Y cuando una vez acepto que el color que será creado a causa de la contribución de banda de la banda de esta banda 1 que es la banda roja, la banda verde y la banda azul. Porque si ahí la banda azul tenía un valor muy alto 95, el verde tiene 45, donde un rojo también tenía 87, por lo que es por eso que ese color en el primer píxel que estás viendo.
Ahora en la siguiente banda va a ser el muy azul porque el valor azul es de 98 valores de descanso son 10 y 11 respectivamente y por lo tanto va a ser azul. Ahora aquí, el siguiente píxel que es el tercer píxel en primera fila va a ser más rojo esto es lo que vemos. Así también como se puede ver, estará haciendo esta cosa, si aplico un tramo, lineal estirado sobre este entonces ver qué pasa aplico tramo lineal y ver esos valores. Ahora es un estiramiento lineal al mismo tiempo para todos los píxeles de entrada. Así que una vez que he seleccionado estas 3, 4 por 3 bandas las imágenes siguen allí, las mismas imágenes. Para el primer píxel que el top dejó pixel de nuevo a los 87, 45 95 y ahora he pedido estirarlo. Y cuando elijo esta opción ver el cálculo en el lado derecho, cómo está pasando, como se puede ver aquí, que ahora para la banda 1. El valor viene para 245 en lugar de 87 porque es una recta lineal cómo se viene este valor, que 87 es el valor de entrada-10 que es el valor mínimo dentro de esa banda. Y el valor mínimo en banda roja es 10, que puedes ver también entonces dividido por 90 que es el valor más alto dentro de esa banda menos otra vez valor mínimo. Por lo tanto, la fórmula es para un nuevo valor para un estiramiento lineal estirado la fórmula es ese nuevo valor igual a DN que es el número digital de valor de pixel-valor mínimo dentro de esa banda dividido por valor máximo-valor mínimo. Y estos valores tienen que ser reescalado hasta entre este 8 bits entre 0 y 255, por lo tanto, multiplicar por 255. Así que cuando vamos para este tipo de cálculos, vemos el estiramiento lineal en nuestras imágenes. Esto es lo que sucede exactamente en el caso de los softwares comerciales o de otro tipo, pero en segundo plano, qué tipo de cálculo para cada pixel está pasando cada banda, generalmente no vemos en frente. Pero este software, el simulador es realmente de esa manera muy bueno para saber cómo se está haciendo este cálculo que fórmula se está aplicando para qué tipo de estiramiento. Así que ahora acepto este ver la imagen anterior que estaba recibiendo sin un estiramiento era completamente diferente entonces ahora este. Así que como puedes ver aquí cuando voy a aplicar el tramo, así que déjame repetir este ejercicio y eso crear. Y ahora lo que estoy creando es la imagen original sin un estiramiento. Y ahora cuando lo aplico estiré y luego lo refresqué y de nuevo voy por un tramo, esto sigue sin estirarse y ahora voy por un estirado y creo compuesto. Así que ver qué pasará pixel por pixel se estirará aquí y esto es lo que eres, ves en un, así que si la pantalla anterior tenía la imagen cruda sin ningún tramo. Ahora, la imagen actual en la parte inferior está teniendo una imagen estirada, un tramo de contraste lineal simple y la fórmula que ha ido es muy simple que el valor nuevo igual a DN-valor mínimo dividido por valor máximo-valor mínimo. Y rescaling tiene que hacerse para todo el valor de pixel y por lo tanto, multiplicar por 255, por lo que este es de 8 bit de escenario. Y de igual forma, estaremos viendo algunas otras herramientas disponibles con este software para una mejor comprensión.

Vídeo 2

Ahora voy a recordar que cuando los datos son adquiridos por algunas agencias, esos datos podrían estar en formato BSQ, podrían estar en formato BILL o podrían estar en formato BIP. Como se puede ver en la parte inferior que puedo esto son los datos que puedo decir que esto lea estos datos en formato BIP o en formato BILL y eso. Así que por supuesto, sabemos de antemano que los datos han llegado en el formato BSQ suponen. Así que suponga que los datos han llegado en el formato BSQ. Ahora, cómo se almacena que se nos mostrará, por lo que ahora le pediré a este software que sepa traer lentamente los datos que conoce en formato BSQ. Por lo tanto, lo que es, está construyendo la imagen y de la banda de formato BSQ en secuencia. Así que primero ha creado la banda 1, ahora también ha creado la banda 2, para el próximo pixel ahora está leyendo para la banda 3 y de igual forma ahora está leyendo para la banda 3, así que este es el escenario de 3 bandas. Porque la línea verde que está mostrando los valores de pixel o en un solo uno sabe secuencia y generalmente cuando usamos para tener datos en cintas magnéticas, cassettes, CCT o entonces solíamos tener datos como este solamente. Así que si sabemos que los datos están en el formato BSQ y esta imagen va a ser forma es de 3 píxeles por 3 píxeles en este escenario al menos en este ejemplo. Entonces, cómo será rojo, así que lo volveré a hacer con lo mismo en la parte superior inicialmente se tendría información de cabecera. Eso en la información de cabecera, que viene junto con estas cintas en los primeros pocos que sabe bytes tendrá la información de la cabecera también usted está teniendo información de remolque. Por lo tanto, estos 2 datos entre estos 2 conjuntos de información que ahora están teniendo los datos reales que son los valores de píxel. Y también te dirá información de cabecera que vas a tener 3 bandas y en este ejemplo 3 por 3 en términos de pixel 3 por 3 píxeles. Así que de nuevo diré que, así que ya sabes que voy a ir para una lectura rápida, así que digo así o puedo ir por lectura lenta sólo para la demostración lenta. Así que ahora está construyendo, leyendo ahora es usando tercer pixel ver el cuando se lee el cuarto píxel que ha ido en la siguiente línea porque ya está declarado que mi imagen va a ser 3 por 3. Así que la banda 1 ahora está completa ahora para la próxima banda como esta, la próxima banda ahora está siendo roja y para la última banda tercera banda ya que la tercera línea está siendo roja y finalmente todo ha terminado. Así que cuando los datos están en el formato BSQ, es así como vamos a recuperar los datos. Del mismo modo cuando los datos en el formato BIL que se ventilan intercalados por línea, por lo que la primera línea de la banda 1 entonces usted conoce la primera línea de la banda 2 entonces primera línea de la banda 3 y de la misma manera. Así que cuando voy por una lectura de ese uno así, ahora está leyendo y viendo qué pasa que ahora está saltando y está leyendo eso creando este. Ahora cuando voy por la siguiente banda, ahora está leyendo el otro ver que es ha saltado después de este y tan pronto como pulse aquí. Para la siguiente lectura saltará al cuarto lugar y luego de nuevo de igual manera porque la banda intercalada por línea aquí es como se leerá. Las 4 han sido todas las 3 bandas han sido leídas, si los datos han llegado en el formato BIL. Si los datos han llegado a formato BIP que es usted conoce banda interludio por pixel, entonces cómo será leído por el software o por las herramientas que usted está teniendo. Así que aquí se ve el salto en la capa verde superior y ahora primero uno, ahora del mismo modo será banda intercalada por pixel. Así que el primero fue el formato secuencial de la banda, una banda entonces la siguiente banda. En BIL, la primera línea de la banda 1, la primera línea de la banda 2, la primera línea de banda 3 del mismo modo y en formato BIP, primer pixel de la banda 1 primer pixel de la banda 2 entonces igualmente. Así que de esta manera podemos entender muy fácilmente que cómo los datos en estos 3 formatos populares se escriben para las imágenes en bruto, una vez que la imagen está allí, entonces el resto de las cosas seguirán. Ahora de manera similar si usted está teniendo también discutimos que a veces hay errores en los datos, el error muy común es la línea de caída, que de repente no hay datos para una línea en particular. Así que cómo podemos eliminar este error promediando este, poniendo el valor promedio contra este pixels de. En este ejemplo particular, voy a mostrar que desde la línea superior y la línea inferior. Así que una línea arriba y una línea hacia abajo estos 2 valores se leerán su promedio será puesto en contra de los valores de 0 en esta línea de caída de imagen que usted ve en el lado izquierdo y luego ver lo que sucede.
Así que ahora voy uno a uno y digo que se corrigió la gota, así que tan pronto como digo cómo se está haciendo ver 135 que es el pixel de la línea superior y 102 dividido por 2 que es 118. Entonces entonces promedio de 1 1 pixel top y 1 pixel bottom up y bottom down, that is average value has been assigned to this value and that has been put against that 0 is 180. Y de la misma manera, toda la línea que fue descartada y si me display en mi imagen, como pueden ver aquí, entonces vi una línea completamente en blanco. Así que voy a hacer esto una vez más refrescando las cosas ver esta imagen que se muestra en colores grises, negro y blanco y una línea está completamente en blanco aquí porque los valores correspondientes son 0. Así que cuando yo sepa corregir esta línea de abandono por una fórmula muy simple usando 1 pixel up y 1 pixel down average valor y poniendo y asignando ese valor al valor 0 entonces ver que lo que pasa a la imagen de salida que la línea en blanco que está viendo de 4 píxeles es desaparecer. Así que ahora está corrigiendo como se puede ver aquí que este valor está siendo reemplazado por 118 y otra vez. Y por esto se han sustituido los valores y no se ve ahora la línea de abandono y se corrige la imagen. Pero es tal que sabes si estos son los habituales que conoces, errores sistemáticos en tu imagen. Entonces es fácil corregirlo pero cuando no es sistemático entonces los píxeles individualmente tienen que ser manejados como este. Por lo tanto, los problemas de deserción o las cuestiones de rayas en las imágenes se pueden manejar de este modo simplemente tomando el promedio de los píxeles circundantes uno arriba y uno abajo y poniendo ese valor en contra de ese valor 0. Porque recordar que estos están tomando el ejemplo aquí es de 8 bit de escenario y tenemos sólo valores enteros. Así que si el sensor no ha recibido ninguna señal debido a alguna razón, tal vez razón natural o razón natural. Entonces se asignará 0 valor, aunque 0 es un valor que podría haber algunas características que tendrán en el sentido real pueden tener incluso 0 valor podría ser como, el agua absolutamente pura en condiciones atmosféricas muy claras puede tener el valor 0. Pero cuando a lo largo de una línea todos los valores son 0 entonces podemos decir o reconocer que este es un escenario de caída de línea, no es un fenómeno natural. Y cuando ese objeto no es natural, es una línea debido a algunos errores en el sensor debido a algunas colaboraciones o podrían ser algunos otros problemas, entonces esto se puede corregir así. También podemos ver como que hay de otra manera sal y pimienta manera de hacer esta cosa como en lugar de continuo. Es posible que tenga un escenario como, que un valor es 0, otro valor es el máximo que es 255, otro valor de píxel es 0 y, de nuevo, el valor es 255. Si la sal y la pimienta tipo de ruido que también se ve a veces en los sensores, así que cómo lo corregiremos, de nuevo de la misma manera que vamos por este y tratamos de corregir ese como este escenario. Así que si corrija este píxel de la misma manera, así que obtengo estos valores. Así que, ahora aquí 255 será descartado y que será reemplazado por 80 que es 1 pixel arriba y 92 de nuevo 1 pixel up promedio de ese un 80 píxel así. Así que cuando una vez voy para esta corrección esto es más corrección manual, pero en última instancia me deshace de estos valores de píxel. Lo mismo aquí, así que también puedo obtener este tipo de correcciones. Pero estos son realmente si los errores como he estado diciendo antes, repetiré una vez más que si los errores son sistemáticos es más bien fácil eliminarlos. Pero si los errores no son sistemáticos entonces a veces se vuelve muy desafiante ok. Ahora aquí hay algunas otras cosas útiles están ahí, pero como no hemos cubierto en parte de la teoría. Así que vamos a parar aquí y espero que usted descargue este software y tratar de ejecutar al menos estas 4 herramientas principales y ver cómo suceden las cosas. Así que esto lleva al final de esta discusión muchas gracias.