Un enfoque de segmentación de súper píxeles basado en gráficos aplicado al afilado completo

Área de la Ciencia:

• Detección remota
• Procesamiento de imágenes
• Visión por computadora

Sus antecedentes:

• Pansharpening fusiona imágenes pancromáticas de alta resolución (PAN) y multispectrales de baja resolución (MS) para crear una imagen de MS de alta resolución.
• El rendimiento de los métodos existentes depende en gran medida de la estrategia de fusión y la estimación del coeficiente de ganancia.
• La segmentación basada en gráficos ofrece un enfoque prometedor para guiar la inyección de información espacial.

Objetivo del estudio:

• Proponer una técnica de afilado regional basada en imágenes utilizando la optimización simplex y la segmentación de superpíxeles basada en gráficos.
• Para calcular las ganancias de inyección sobre un mapa de segmentación basado en gráficos para una fusión óptima.
• Generar una imagen completa de EM de alta resolución con información espacial y espectral mejorada.

Principales métodos:

• Utilizando el análisis de optimización simplex para la fusión de imágenes.
• Aplicación del agrupamiento iterativo lineal simple (SLIC) para la segmentación de súper píxeles en imágenes de MS.
• Construcción de un gráfico de adyacencia de la región (RAG) para la fusión de mapas de segmentación.
• El uso de un mapa de segmentación basado en gráficos para guiar la inyección de información espacial.
• Inferir detalles locales utilizando una regla de fusión de inyección simple local.

Principales resultados:

• El método propuesto combina de manera óptima la información espacial y espectral.
• La segmentación basada en gráficos guía la inyección de detalles espaciales de manera efectiva.
• La técnica genera una imagen única y completa de EM de alta resolución.
• Las mejoras de calidad se validaron en conjuntos de datos GeoEye-1 y WorldView-3 a escalas reducidas y completas.

Conclusiones:

• La técnica de afilado integral propuesta mejora efectivamente la resolución de la imagen de la EM.
• La segmentación basada en gráficos proporciona un marco sólido para la optimización de parámetros de fusión.
• El método demuestra mejoras significativas en la calidad de las imágenes de EM generadas de alta resolución.