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Articulo de referencia

Fusión de imágenes

Fusión de dos imágenes en las que se ha difuminado un objeto diferente en las imágenes de origen. El proceso de fusión de imágenes se define como la recopilación de toda la info...

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En total, hay tres imágenes, cada una con una calavera y una calabaza de Halloween. Las dos imágenes superiores muestran la calavera borrosa (a la izquierda) y la calabaza borrosa (a la derecha). La imagen inferior las muestra fusionadas, donde tanto la calabaza como la calavera se ven nítidas.
Fusión de dos imágenes en las que se ha difuminado un objeto diferente en las imágenes de origen.

El proceso de fusión de imágenes se define como la recopilación de toda la información importante de múltiples imágenes y su inclusión en menos imágenes, generalmente una sola. Esta única imagen es más informativa y precisa que cualquier imagen de origen individual, y contiene toda la información necesaria. El propósito de la fusión de imágenes no es solo reducir la cantidad de datos, sino también construir imágenes más apropiadas y comprensibles para la percepción humana y de la máquina. [ 1 ] [ 2 ] En visión por computadora , la fusión de imágenes multisensor es el proceso de combinar información relevante de dos o más imágenes en una sola imagen. [ 3 ] La imagen resultante será más informativa que cualquiera de las imágenes de entrada. [ 4 ]

En aplicaciones de teledetección , la creciente disponibilidad de sensores espaciales impulsa el desarrollo de diversos algoritmos de fusión de imágenes. En el procesamiento de imágenes, se requiere una alta resolución espacial y espectral en una sola imagen. La mayoría de los equipos disponibles no son capaces de proporcionar estos datos con la suficiente precisión. Las técnicas de fusión de imágenes permiten integrar diferentes fuentes de información. La imagen fusionada puede presentar características de resolución espacial y espectral complementarias. Sin embargo, las técnicas estándar de fusión de imágenes pueden distorsionar la información espectral de los datos multiespectrales durante el proceso de fusión.

En la obtención de imágenes satelitales , se dispone de dos tipos de imágenes. La imagen pancromática, adquirida por los satélites, se transmite con la máxima resolución disponible, mientras que los datos multiespectrales se transmiten con una resolución menor, generalmente entre dos y cuatro veces inferior. En la estación receptora, la imagen pancromática se combina con los datos multiespectrales para transmitir información más completa.

Existen muchos métodos para realizar la fusión de imágenes. El más básico es la técnica de filtrado de paso alto . Las técnicas posteriores se basan en la transformada discreta de ondículas , el banco de filtros racionales uniformes y la pirámide laplaciana .

Motivación

La fusión de datos multisensor se ha convertido en una disciplina que exige soluciones formales más generales para diversos casos de aplicación. Varias situaciones en el procesamiento de imágenes requieren información espacial y espectral de alta calidad en una sola imagen. [ 5 ] Esto es importante en la teledetección. Sin embargo, los instrumentos no son capaces de proporcionar dicha información, ya sea por diseño o debido a limitaciones de observación. Una posible solución para esto es la fusión de datos .

Métodos

Los métodos de fusión de imágenes se pueden clasificar en dos grandes grupos: fusión en el dominio espacial y fusión en el dominio de la transformada.

Los métodos de fusión como el promedio, el método de Brovey, el análisis de componentes principales ( PCA ) y los métodos basados ​​en IHS se incluyen dentro de los enfoques del dominio espacial. Otro método importante de fusión en el dominio espacial es la técnica basada en el filtrado de paso alto. En este caso, los detalles de alta frecuencia se inyectan en la versión sobremuestreada de las imágenes MS. La desventaja de los enfoques del dominio espacial es que producen distorsión espacial en la imagen fusionada. La distorsión espectral se convierte en un factor negativo al realizar un procesamiento posterior, como un problema de clasificación. La distorsión espacial se puede manejar muy bien mediante enfoques del dominio de la frecuencia en la fusión de imágenes. El análisis multirresolución se ha convertido en una herramienta muy útil para analizar imágenes de teledetección. La transformada discreta de ondículas se ha convertido en una herramienta muy útil para la fusión. También existen otros métodos de fusión, como los basados ​​en la pirámide laplaciana, la transformada de curveletas, etc. Estos métodos muestran un mejor rendimiento en la calidad espacial y espectral de la imagen fusionada en comparación con otros métodos espaciales de fusión.

Las imágenes utilizadas en la fusión de imágenes deben estar previamente registradas . El registro incorrecto es una fuente importante de error en la fusión de imágenes. Algunos métodos conocidos de fusión de imágenes son:

  • Técnica de filtrado de paso alto
  • Fusión de imágenes basada en la transformación IHS
  • Fusión de imágenes basada en PCA
  • Fusión de imágenes mediante transformada wavelet
  • Coincidencia de frecuencia espacial por pares

El análisis comparativo de los métodos de fusión de imágenes demuestra que las diferentes métricas satisfacen distintas necesidades de los usuarios, son sensibles a los diferentes métodos de fusión de imágenes y deben adaptarse a la aplicación. Las categorías de métricas de fusión de imágenes se basan en características de la teoría de la información [ 4 ] , similitud estructural o percepción humana [ 6 ] .

Fusión de imágenes multifocales

La fusión de imágenes multifocales se utiliza para recopilar información útil y necesaria de imágenes de entrada con diferentes profundidades de enfoque para crear una imagen de salida que idealmente contenga toda la información de las imágenes de entrada. [ 2 ] [ 7 ] En las redes de sensores visuales (VSN) , los sensores son cámaras que registran imágenes y secuencias de vídeo. En muchas aplicaciones de VSN, una cámara no puede proporcionar una ilustración perfecta que incluya todos los detalles de la escena. Esto se debe a la profundidad de enfoque limitada que existe en la lente óptica de las cámaras. [ 8 ] Por lo tanto, solo el objeto ubicado en la distancia focal de la cámara se enfoca y se aclara, y las demás partes de la imagen se desenfocan. Las VSN tienen la capacidad de capturar imágenes con diferentes profundidades de enfoque en la escena utilizando varias cámaras. Debido a la gran cantidad de datos generados por la cámara en comparación con otros sensores como los de presión y temperatura, y a algunas limitaciones como el ancho de banda limitado, el consumo de energía y el tiempo de procesamiento, es esencial procesar las imágenes de entrada locales para disminuir la cantidad de datos de transmisión. Las razones mencionadas anteriormente enfatizan la necesidad de la fusión de imágenes multifocales. La fusión de imágenes multifocales es un proceso que combina las imágenes multifocales de entrada en una sola imagen que incluye toda la información importante de las imágenes de entrada y su explicación de la escena es más precisa que la de cada imagen de entrada por separado. [ 2 ]

Aplicaciones

En teledetección

La fusión de imágenes en teledetección tiene varios dominios de aplicación. Un dominio importante es la fusión de imágenes multirresolución (comúnmente denominada pan-sharpening). En las imágenes satelitales podemos tener dos tipos de imágenes:

  • Imágenes pancromáticas : una imagen capturada en el amplio rango de longitudes de onda visibles, pero representada en blanco y negro.
  • Imágenes multiespectrales : imágenes adquiridas ópticamente en más de un intervalo espectral o de longitud de onda. Cada imagen individual suele tener la misma área física y escala, pero pertenece a una banda espectral diferente.

El satélite SPOT PAN proporciona datos pancromáticos de alta resolución (píxeles de 10 m). Por su parte, el satélite LANDSAT TM proporciona imágenes multiespectrales de baja resolución (píxeles de 30 m). La fusión de imágenes busca combinar estas imágenes para producir una única imagen multiespectral de alta resolución.

Los métodos estándar de fusión de imágenes se basan en la transformación de rojo-verde-azul (RGB) a intensidad-tono-saturación (IHS). Los pasos habituales en la fusión de imágenes satelitales son los siguientes:

  1. Redimensiona las imágenes multiespectrales de baja resolución al mismo tamaño que la imagen pancromática.
  2. Transforma las bandas R, G y B de la imagen multiespectral en componentes IHS.
  3. Modificar la imagen pancromática con respecto a la imagen multiespectral. Esto se suele realizar mediante la comparación del histograma de la imagen pancromática con el componente de intensidad de las imágenes multiespectrales como referencia.
  4. Sustituya el componente de intensidad por la imagen pancromática y realice una transformación inversa para obtener una imagen multiespectral de alta resolución.

El pan-sofisticado se puede realizar con Photoshop . [ 9 ] Existen otras aplicaciones de fusión de imágenes en teledetección. [ 10 ]

En imágenes médicas

La fusión de imágenes se ha convertido en un término común en el diagnóstico y tratamiento médico. [ 11 ] Este término se utiliza cuando se registran y superponen o fusionan múltiples imágenes de un paciente para proporcionar información adicional. Las imágenes fusionadas pueden crearse a partir de múltiples imágenes de la misma modalidad de imagen, [ 12 ] o combinando información de múltiples modalidades, [ 13 ] como la resonancia magnética (RM), la tomografía computarizada (TC), la tomografía por emisión de positrones (PET) y la tomografía computarizada por emisión de fotón único (SPECT). En radiología y radiooncología , estas imágenes tienen diferentes propósitos. Por ejemplo, las imágenes de TC se utilizan con mayor frecuencia para determinar diferencias en la densidad del tejido, mientras que las imágenes de RM se utilizan típicamente para diagnosticar tumores cerebrales.

Para un diagnóstico preciso, los radiólogos deben integrar información de múltiples formatos de imagen. Las imágenes fusionadas y anatómicamente consistentes son especialmente beneficiosas para el diagnóstico y tratamiento del cáncer. Con la llegada de estas nuevas tecnologías, los radiooncólogos pueden aprovechar al máximo la radioterapia de intensidad modulada ( IMRT ). La superposición de imágenes de diagnóstico sobre las imágenes de planificación de la radioterapia permite obtener volúmenes tumorales objetivo más precisos para la IMRT .

Véase también

Referencias

  1. ^ Zheng, Yufeng; Blasch, Erik; Liu, Zheng (2018). Fusión y colorización de imágenes multiespectrales . Prensa SPIE. ISBN 9781510619067.
  2. 1 2 3 M., Amin-Naji; A., Aghagolzadeh (2018). "Fusión de imágenes multifocales en el dominio DCT utilizando la varianza y la energía del laplaciano y el coeficiente de correlación para redes de sensores visuales". Journal of AI and Data Mining . 6 (2): 233– 250. doi : 10.22044/jadm.2017.5169.1624 . ISSN 2322-5211 . 
  3. ↑ Haghighat, MBA; Aghagolzadeh, A.; Seyedarabi, H. (2011). "Fusión de imágenes multifocales para redes de sensores visuales en el dominio DCT". Computers & Electrical Engineering . 37 (5): 789– 797. doi : 10.1016/j.compeleceng.2011.04.016 . S2CID 38131177 . 
  4. 1 2 Haghighat, MBA; Aghagolzadeh, A.; Seyedarabi, H. (2011). "Una métrica de fusión de imágenes sin referencia basada en la información mutua de las características de la imagen". Computers & Electrical Engineering . 37 (5): 744– 756. doi : 10.1016/j.compeleceng.2011.07.012 . S2CID 7738541 . 
  5. ↑ AL Smadi, Ahmad (18 de mayo de 2021). "Enfoque de realce pancromático inteligente mediante filtrado de imágenes basado en kernel". IET Image Processing . 15 (11): 2629– 2642. doi : 10.1049/ipr2.12251 . S2CID 235632628 . 
  6. ↑ Liu, Z.; Blasch, E.; Xue, Z.; Langaniere, R.; Wu, W. (2012). "Evaluación objetiva de algoritmos de fusión de imágenes multirresolución para la mejora del contexto en visión nocturna: un estudio comparativo". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 34 (1): 94– 109. doi : 10.1109/tpami.2011.109 . PMID 21576753. S2CID 9248856 .  
  7. ↑ Naji, MA; Aghagolzadeh, A. (noviembre de 2015). "Fusión de imágenes multifocales en el dominio DCT basada en el coeficiente de correlación". 2015 2.ª Conferencia Internacional sobre Ingeniería e Innovación Basadas en el Conocimiento (KBEI) . págs. 632–639 . doi : 10.1109/KBEI.2015.7436118 . ISBN  978-1-4673-6506-2. S2CID 44524869 . 
  8. ↑ Naji, MA; Aghagolzadeh, A. (noviembre de 2015). "Una nueva técnica de fusión de imágenes multifocales basada en la varianza en el dominio DCT". 2015 2.ª Conferencia Internacional sobre Ingeniería e Innovación Basadas en el Conocimiento (KBEI) . págs. 478–484 . doi : 10.1109/KBEI.2015.7436092 . ISBN  978-1-4673-6506-2. S2CID 29215692 . 
  9. ↑ Enfoque panorámico en Photoshop
  10. ↑ "Más allá del realce pancromático: fusión a nivel de píxeles en aplicaciones de teledetección" (PDF) . Archivado del original (PDF) el 1 de septiembre de 2015. Consultado el 5 de marzo de 2013 .
  11. ↑ James, AP; Dasarathy, B V. (2014). "Fusión de imágenes médicas: una revisión del estado del arte". Information Fusion . 19 : 4–19 . arXiv : 1401.0166 . doi : 10.1016/j.inffus.2013.12.002 . S2CID 15315731 . 
  12. ↑ Gooding, MJ; et al. (2010). "Investigación sobre la fusión de múltiples imágenes de ecocardiografía fetal 4D para mejorar la calidad de la imagen". Ultrasound in Medicine and Biology . 36 (6): 957– 66. doi : 10.1016/j.ultrasmedbio.2010.03.017 . PMID 20447758 .  
  13. ↑ Maintz, JB; Viergever, MA (1998). "Un estudio sobre el registro de imágenes médicas". Medical Image Analysis . 2 (1): 1– 36. CiteSeerX 10.1.1.46.4959 . doi : 10.1016/s1361-8415(01)80026-8 . PMID 10638851 .  
  • http://www.math.hcmuns.edu.vn/~ptbao/LVTN/2003/cameras/a161001433035.pdf Archivado el 6 de marzo de 2012 en Wayback Machine Z. Wang, D. Ziou, C. Armenakis, D. Li y Q. Li, “Análisis comparativo de métodos de fusión de imágenes”, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 43, n.º 6, págs.  81–84, junio de 2005
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