Source: https://es.scribd.com/doc/44765433/Tecnica-de-Correlacion-Cruzada-en-Imagenes
Timestamp: 2016-10-01 12:22:35+00:00

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NavegarNavegarInteresesBiography & MemoirBusiness & LeadershipFiction & LiteraturePolitics & EconomyHealth & WellnessSociety & CultureHappiness & Self-HelpMystery, Thriller & CrimeHistoryYoung AdultNavegar porLibrosAudio librosCómicsPartiturasExplorar todoSubirIniciar sesiónRegistrarseLibrosAudio librosCómicsPartiturasXI Congreso Nacional de Teledetección, 21-23 septiembre 2005. Puerto de la Cruz. Tenerife.Técnicas de correlación cruzada en el registrado de imágenes de diferente resolución espacial
en una segunda etapa se procede a corregistrar esta última con respecto a la primera y así eliminar distorsiones y desplazamientos.
La correlación es el parámetro tradicionalmente utilizado para la detección de
. Esta última conclusión es la que nos ha llevado a utilizar un promedio adecuado. de forma que aquella que tenga un pico de correlación más alto será la que más se parecerá a la imagen Landsat no degradada.3. Por este motivo.1. Además la posición del pico nos dará el desplazamiento entre imágenes en número de píxeles Landsat. se “asemeja” más a la imagen Landsat original.3.18). dependiendo del origen que se suponga al promediar la imagen simulada que resulte presentará una apariencia u otra. La georreferenciación de la imagen NOAA presenta una mayor incertidumbre sobre todo en una zona del interior de la Península como la seleccionada. a 1×1 km 2 con el fin de obtener una imagen que simule la observación a la resolución de NOAA y que permita obtener puntos fácilmente identificables en las dos imágenes. 2. 2. para remuestrear la imagen Landsat. Por este motivo para cada una de las cuatro degradaciones de la imagen Landsat se ha efectuado un corregistrado de la imagen NOAA mediante la toma de puntos de control entre imágenes. Debido a que la respuesta espacial del sensor se puede asimilar a un pulso gaussiano. una ventana de 10×10 km 2 de Tomelloso (Ciudad Real). (18.1. nos permitirá decidir qué imagen NOAA. [7].0) y (0.
Al promediar los valores de los píxeles que conforman la imagen Landsat en ventanas. Y por consiguiente. Con el fin de valorar este efecto primero en el corregistrado.separado de las dos imágenes Landsat y NOAA y la identificación de la zona a superponer. Este corregistrado se efectúa a partir de puntos de control y por ello es muy conveniente degradar la imagen Landsat. en conjunto no significativo. se han calculado cuatro promedios distintos resultado de definir en cada caso un origen diferente para las ventanas de 36×36.18). Para ello. Cálculo de correlaciones cruzadas El cálculo de la correlación cruzada entre cada uno de las cuatro imágenes NOAA corregistradas y la imagen Landsat original (sin degradar). Corre gistrado entre Landsat y NOAA En esta fase se ha corregistrado la imagen NOAA respecto a la Landsat teniendo en cuenta el efecto de la degradación de esta última. 2. Correlación y autocorrelación
2. Degradación de la imagen Landsat En principio. la PSF (Point Spread Function)y la MTF (Modulate Transfer Function). ya que éste proporciona el valor más alto de correlación entre los datos simulados y los valores reales de baja resolución. de las cuatro corregidas. pero también en la superposición. Este efecto. Los orígenes en número de filas y columnas para cada uno de estos promedios son: (0. el cual determina qué píxeles Landsat deben aparecer en una ventana y cuales en otra. se pueden obtener los filtros de transferencia que permitan la reconstrucción de la imagen a la escala deseada [6]. Finalmente. primero se calcula la autocorrelación de la imagen Landsat original (con lo cual su pico de correlación será máximo) y una posterior correlación entre la imagen original y las cuatro imágenes corregidas. para llevar a cabo la degradación espacial de una imagen se deben conocer las funciones de transferencia que definen las propiedades de resolución espacial de dicha imagen y sus componentes. según se explica más adelante. se procede a identificar la imagen NOAA que mejor se superpone con la imagen Landsat mediante la aplicación de dos filtros distintos para el cálculo de las correlaciones cruzadas: un filtro adaptado y un filtro de Wiener. (18. A partir de la PSF.0). ya que es más fácil de implementar que un filtro gaussiano y conduce a resultados sustancialmente similares. sobre ventanas de 36×36 píxeles.2. hace que la apariencia píxel a píxel varíe de una a otra degradación. [9] y [6] proponen utilizar un simple promedio. algunos autores [8] proponen para la simulación de imágenes a baja resolución a partir de imágenes de alta resolución un filtro gaussiano. esto es. necesariamente debemos tomar un origen. Por otra parte.
La máscara que produce el filtrado. en ocasiones. La tabla 1 contiene los valores de la autocorrelación d la e imagen Landsat y de las distintas correlaciones cruzadas. es conveniente efectuar esta operación en el dominio de frecuencias a través de la transformada de Fourier. se obtiene un filtro inverso.objetos. el resultado es la correlación entre las funciones f ( x . utilizando como punto de partida el teorema de correlación [10]. En el caso de imágenes de gran tamaño.. el procedimiento del cálculo digital de correlación entre dos imágenes se reduce a calcular la transformada de Fourier (TF) de cada una de ellas.
Aplicando esta metodología y calculando la correlación cruzada se ha generado e identificado la imagen NOAA corregistrada respecto a la imagen Landsat que presenta un ajuste óptimo no sólo en relación a la imagen Landsat original sino también en relación a la degradación de esta última. multiplicarlas y. H(u . si la señal que intentamos detectar es aquella a la que está adaptado el filtro. en general. por lo que. v ) .2 Corr (b) 1.2. y ) .1
Estas cifras muestran en primer lugar la conveniencia de utilizar el filtro de Wiener por su capacidad de discriminación.1 0 40 Corr (a) 1. v ) = H adaptado( u .v)). calcular la TF inversa. La figura 1 muestra las imágenes NOAA que se han utilizado en el cálculo de las correlaciones. bajo ciertas restricciones. utilizando distintas degradaciones de la imagen Landsat y una interpolación al vecino más próximo. Dicho filtro se define como ([11].9 Corr (d) 1. de forma que se puede comprobar que la operación de correlación se reduce a la multiplicación de las transformadas de Fourier de cada una de las imágenes a comparar. obtenidas según se explica en la sección 2. En este trabajo hemos optado por utilizar un filtro de Wiener. El proceso anterior se puede contemplar como un filtrado espacial de la transformada de Fourier que modifica cada una de las fases espaciales (u. ya que se ha comprobado en aplicaciones similares que proporciona resultados óptimos [12]. v ) a una señal f ( x . Esta máscara es lo que se denomina función de transferencia. Para el caso discreto.02 0. y − n)
∗ x y
(1) siendo γ un parámetro definido de forma que cuando γ →0. y ) y s ( x. Así.v) de la transformada de Fourier de la imagen (F(u. debido a que proporciona una buena discriminación a la vez que presenta poca sensibilidad al ruido.. y ) y una señal a detectar s ( x. lo cual es de especial interés en estudios multiescala. modifica la amplitud y la fase de la transformada de Fourier de la imagen de entrada. el resultado será la autocorrelación de dicha señal. resulta más adecuado utilizar como máscara una modificación
3. v) + γ
∑∑f (x. de tamaño M×N viene dado por [11]
c( m. finalmente. y) . En este trabajo se ha tomado γ = 10-3 en el cálculo de las correlaciones. mientras que cuando γ →∞ se obtiene el filtro adaptado. El inconveniente que presenta el filtro adaptado es su baja capacidad de discriminación [12]. y en segundo lugar
. ya que. 1. muy discriminante pero con alta sensibilidad al ruido.02 1. Tabla 1: Valores de correlación utilizando el filtro de Wiener
Máximo Filtro adaptado Filtro Wiener (× 10 -3) Auto corr. El cálculo de las transformadas se puede simplificar utilizando la transformada rápida de Fourier (FFT) [11]. por lo que. un filtro adaptado y un filtro de Wiener. n ) =
de dicho filtro. v) H adaptado( u. Por lo tanto. [13])
Hw (u . es compleja. y) . la correlación entre una imagen f ( x . y la imagen Landsat original.02 1. Si se aplica el filtro H(u .6 Corr (c) 1.N-1 y (*) significa complejo conjugado.
donde m= 0…M y n= 0. y)s (x − m. el valor de la correlación en el origen de un objeto consigo mismo (autocorrelación) es mayor que el de la correlación con cualquier otro objeto [10].02 1. En este punto se han utilizado dos tipos de filtros.
[1] Artigao. Desarrollo de un modelo para la estimación de la evapotranspiración en
Wiener y el cálculo de las correlaciones cruzadas. Primeramente. El trabajo de la Dra. Finalmente.
4. PAI-03-040 y al proyecto del MCyT .
Conclusiones 5. Ref. M.
6. Si bien el valor del máximo del pico de correlación nos indica cuál de las imágenes NOAA presenta una mayor correspondencia con la imagen Landsat. Las cuatro primeras imágenes corresponden a las correlaciones cruzadas de las imágenes NOAA con la imagen Landsat. la posición del pico respecto al centro de la imagen nos da el desplazamiento relativo entre ambas imágenes (véase figura 2). se muestra cómo la posición del máximo de intensidad.
Figura 1: Imágenes NOAA y Landsat utilizadas en el proceso de correlación cruzada.que la imagen superior derecha de la figura 1 es la que presenta una mayor correlación con respecto a la Landsat. Ref. La identificación de la imagen corregistrada que mejor correspondencia presenta con la imagen Landsat se efectúa mediante la aplicación de un filtro de
Este trabajo ha sido posible gracias al proyecto de la Junta de Comunidades de CastillaLa Mancha. Agradecimientos
En este trabajo se presenta una metodología para el corregistrado de imágenes de muy diferente resolución espacial que se basa en técnicas de correlación cruzada. nos permite afinar aún más en el corregistrado al proporcionarnos el desplazamiento relativo entre ambas imágenes en unidades del píxel de la imagen de mayor resolución espacial. CGL2004-06099-C03-03/CLI. Para ilustrar su aplicación se han considerado escenas reales captadas por los sensores Landsat 5-TM y NOAA 11-AVHRR. E.
Figura 2: Análisis de la correlación en términos de la intensidad. este método reduce el efecto que el degradado de la imagen de resolución espacial más elevada tiene en el corregistrado. para ello se han considerado hasta cuatro degradados diferentes. Rubio ha sido financiado por el MCyT a través del programa “Ramón y Cajal”. mientras que la última corresponde a la autocorrelación de la imagen Landsat.
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