Detección de Contornos utilizando el Algoritmo Canny en Imágenes Cross-Espectrales Fusionadas

  • Patricia Suárez Escuela Superior Politécnica del Litoral
  • Mónica Villavicencio Escuela Superior Politécnica del Litoral
Palabras clave: elementos estructurantes, GQM, filtros morfológicos, infrarrojo cercano, fusión, imágenes cross-espectrales

Resumen

Considerando que las imágenes de diferentes espectros proporcionan una amplia información que ayuda mucho en el proceso de identificación y distinción de objetos que tienen firmas espectrales únicas. En este trabajo se evalúa el uso de imágenes cross-espectrales en el proceso de detección de bordes. Este estudio evalua el detector de bordes Canny con dos variantes. La primera se refiere al uso de imágenes cross-espectrales fusionadas, y la segunda al uso de filtros morfológicos. Para garantizar la calidad de los datos utilizados en este estudio se aplicó el marco de trabajo GQM (Goal-Question-Metrics), la cual fue utilizada como marco de trabajo para reducir el ruido y aumentar la entropía en las imágenes. Después de realizar los experimentos. Las métricas obtenidas en los experimentos confirman que la cantidad y calidad de los bordes detectados aumenta significativamente después de la inclusión de un filtro morfológico y un canal de espectro infrarrojo cercano en las imágenes fusionadas.

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Publicado
2017-02-24
Cómo citar
Suárez, P., & Villavicencio, M. (2017). Detección de Contornos utilizando el Algoritmo Canny en Imágenes Cross-Espectrales Fusionadas. Enfoque UTE, 8(1), pp. 16 - 30. https://doi.org/https://doi.org/10.29019/enfoqueute.v8n1.127