Un método de compresión de imágenes satelitales multiespectrales basado en la codificación de sub-bandas wavelets

• Autor: Telles Castillo, Joel Enyelber
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
• Repositorio: UNI-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/25226
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14076/25226
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: PSNR (relación de señal pico a ruido); SSIM (Índice de similitud estructural); Imágenes satelitales multiespectrales; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.05

En el presente trabajo se propone un método de compresión de imágenes satelitales multiespectrales con pérdida que incluye las longitudes de onda del azul, verde, rojo e infrarrojo cercano; enfocado en aumentar la calidad de la imagen de acuerdo con la cantidad de datos recibidos. El método se basa en la codificación de sub-bandas wavelet, un algoritmo de diferencia referenciada, codificación predictiva entre imágenes multiespectrales de diferentes longitudes de onda y codificación Huffman. Este método se consideró debido a la baja tasa de transmisión y a la corta duración de la ventana de tiempo durante la cual se tiene línea de vista una estación terrena con un pequeño satélite. Se realizó una base de datos de imágenes de prueba del satélite PeruSat-1 y Landsat 8 con la finalidad de tener diferentes resoluciones espaciales. Se realizaron las comparaciones con los métodos SPIHT, EZW y STW; Presentando el método propuesto una mejor eficiencia evaluados en función al PSNR (relación de señal pico a ruido) y SSIM (índice de similitud estructural).