Un método de compresión de imágenes satelitales multiespectrales basado en la codificación de sub-bandas wavelets
Descripción del Articulo
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...
| Autor: | |
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| 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 |
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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). |
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Kemper Vásquez, Guillermo LeopoldoTelles Castillo, Joel EnyelberTelles Castillo, Joel Enyelber2023-06-27T20:58:44Z2023-06-27T20:58:44Z2022http://hdl.handle.net/20.500.14076/25226En 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).This work proposes a new lossy multispectral satellite image compression method, which includes blue, green, red and near infrared wavelengths, focused on increasing image quality based on the amount of data received. This method was considered due to the low transmission rate and the short duration of the time window during which an earth station with a small satellite is in line of sight. A database of test images of the PeruSat-1 and Landsat 8 satellites was created in order to have different spatial resolutions. Comparisons were made with the SPIHT, EZW and STW methods. Presenting the proposed method a better efficiency evaluated based on the PSNR (peak signal to noise ratio) and SSIM (structural similarity index).Submitted by Quispe Rabanal Flavio (flaviofime@hotmail.com) on 2023-06-27T20:58:44Z No. of bitstreams: 4 telles_cj.pdf: 5751894 bytes, checksum: e135c0c9a0e98e5140c3993681df2f92 (MD5) telles_cj(acta).pdf: 126730 bytes, checksum: e45219af432f05d2e40394ff65a1aea8 (MD5) informe_de_similitud.pdf: 173556 bytes, checksum: 2ac186ff4d365fe47d685a0e6abc9fb8 (MD5) carta_de_autorización.pdf: 134371 bytes, checksum: faeb5eb045d4aedfb1c2017a143d33f9 (MD5)Made available in DSpace on 2023-06-27T20:58:44Z (GMT). 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Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica. Unidad de PosgradoMaestríaMaestría en Ciencias con Mención en TelecomunicacionesMaestríahttps://orcid.org/0000-0002-7800-77691812024041357101https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro613097Romero Goytendía, Luis MiguelRamírez Arcelles, Roberto RubénRivera Rivera, ElvisSaldaña Hermoza, Fernando AntonioTEXTtelles_cj.pdf.txttelles_cj.pdf.txtExtracted texttext/plain237597http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/25226/6/telles_cj.pdf.txt8db10a75f03edf952a6387401a5aac83MD56telles_cj(acta).pdf.txttelles_cj(acta).pdf.txtExtracted texttext/plain1855http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/25226/7/telles_cj%28acta%29.pdf.txtb0b1c8d405fcc995f6bcaffe5b1a6a42MD57informe_de_similitud.pdf.txtinforme_de_similitud.pdf.txtExtracted texttext/plain3474http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/25226/8/informe_de_similitud.pdf.txt0ea6fcc19a37d0d1929ed2c4e59caab9MD58carta_de_autorización.pdf.txtcarta_de_autorización.pdf.txtExtracted texttext/plain2865http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/25226/9/carta_de_autorizaci%c3%b3n.pdf.txte22bde04c9575c435e247c52296f75d9MD59LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/25226/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD55ORIGINALtelles_cj.pdftelles_cj.pdfapplication/pdf5751894http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/25226/1/telles_cj.pdfe135c0c9a0e98e5140c3993681df2f92MD51telles_cj(acta).pdftelles_cj(acta).pdfapplication/pdf126730http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/25226/2/telles_cj%28acta%29.pdfe45219af432f05d2e40394ff65a1aea8MD52informe_de_similitud.pdfinforme_de_similitud.pdfapplication/pdf173556http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/25226/3/informe_de_similitud.pdf2ac186ff4d365fe47d685a0e6abc9fb8MD53carta_de_autorización.pdfcarta_de_autorización.pdfapplication/pdf134371http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/25226/4/carta_de_autorizaci%c3%b3n.pdffaeb5eb045d4aedfb1c2017a143d33f9MD5420.500.14076/25226oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/252262023-06-28 04:23:37.023Repositorio Institucional - UNIrepositorio@uni.edu.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 |
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