Reconstrucción de imágenes a color utilizando muestras incompletas de nueve bandas espectrales

• Autor: Barbaran Meza, Juan Carlos
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad de Ingeniería y tecnología
• Repositorio: UTEC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utec.edu.pe:20.500.12815/237
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12815/237
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Procesamiento de imágenes; Procesamiento de imágenes digitales; Reconstrucción de imagen; Cámaras digitales; Nanofotónica; Image processing; Digital image processing; Digital cameras; Nanophotonics; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

En los últimos años, el uso de cámaras multiespectrales ha ido en aumento debido a su capacidad para analizar diferentes características de los materiales. Así, múltiples métodos para desarrollarlas están siendo estudiados. Un nuevo prototipo de una camara multiespectral de tipo multiespectral filter array, que utiliza nanowires como filtros, se ha desarrollado en el grupo de investigación de Nanophotonics de la universidad de Harvard. En este tipo de cámara, se sobrepone un filtro en cada uno de los píxeles del sensor para capturar una banda específica de la luz. Debido a que el prototipo está en fase de desarrollo, no cuenta con todas las funciones que una cámara multiespectral debería tener. Este trabajo se centró en desarrollar una de estas funciones, la cual es la reconstrucción de imágenes a color a partir de sus nueve bandas capturadas El desarrollo de la función de reconstrucción de color se realizó en tres etapas: preprocesamiento, adquisición del modelo y posprocesamiento. Para la adquisición del modelo se usaron los métodos de support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (kNN) y regresión multivariable. Así mismo en el proceso de reconstrucción se introdujo el uso de imágenes de alto rango dinámico (HDR, proveniente de high dynamic range). El algoritmo utiliza imágenes de muestra del verificador de color Macbeth y de objetos reales o naturales. Fue verificado utilizando pruebas cuantitativas con error cuadrático medio y diferencia estructural, así como pruebas cualitativas con una prueba de percepción visual. Los resultados obtenidos muestran que el mejor método para obtener el modelo de color es la regresión no lineal de tercer orden. Así mismo, el uso de imágenes HDR en la reconstrucción de color mejora en 29.3 por ciento los resultados cuantitativos en la métrica de error cuadrático medio. Por último, se demostró que con el algoritmo propuesto se puede obtener una imagen a color a partir de una multiespectral de nueve bandas.