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dc.contributor.advisorMedina Daza, Rubén Javierspa
dc.creatorToro Garay, Giselle Helenaspa
dc.date.accessioned2021-12-29T02:44:13Z
dc.date.available2021-12-29T02:44:13Z
dc.date.created2020-12-11spa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/28078
dc.descriptionLa fusión de imágenes satelitales ha sido ampliamente utilizada en diferentes ámbitos del procesamiento digital como: reconocimiento de patrones, aumento de resolución espacial o espectral, y estudios multitemporales (Dong, Zhuang, Huang, & Fu, 2009). Dicha fusión, se realiza con diversos métodos los cuales se exponen a continuación: el análisis de componentes principales (PCA), la transformada de Brovey (BT) (Rumora et al., 2020) o las transformadas Wavelet. En estas últimas, se pueden utilizar los algoritmos de descomposición Mallat o À trous en busca de los coeficientes que guardan la mayor resolución espacial. Varios estudios al respecto, han sido realizados con el algoritmo de descomposición Mallat propuesto en 1989 (Félix et al., 2014), (Abdipour & Nooshyar, 2016) y (Singh et al., 2017). Sin embargo, autores como Tirupal et al., 2016 y Gambhir & Manchanda, 2015, han demostrado la eficiencia del uso del algoritmo de À trous’ (Dutilleux, 1990) por sus propiedades matemáticas y su intento de conservación de riqueza espectral y espacial. Desde esta perspectiva, se consideró fundamental una implementación y evaluación del algoritmo À trous’ con un nuevo enfoque, a partir del filtro espacial, sobre diferentes imágenes de sensores remotos, para obtener una menor degradación espectral y conservar una mayor riqueza espacial en las imágenes.spa
dc.description.abstractSatellite image fusion has been widely used in different areas of digital processing such as: pattern recognition, increased spatial or spectral resolution, and multitemporal studies (Dong, Zhuang, Huang, & Fu, 2009). Said fusion is carried out with various methods, which are set out below: principal component analysis (PCA), Brovey transform (BT) (Rumora et al., 2020) or Wavelet transforms. In the latter, the Mallat or À trous decomposition algorithms can be used in search of the coefficients that have the highest spatial resolution. Several studies in this regard have been carried out with the Mallat decomposition algorithm proposed in 1989 (Félix et al., 2014), (Abdipour & Nooshyar, 2016) and (Singh et al., 2017). However, authors such as Tirupal et al., 2016 and Gambhir & Manchanda, 2015, have demonstrated the efficiency of the use of the À trous' algorithm (Dutilleux, 1990) due to its mathematical properties and its attempt to conserve spectral and spatial richness. From this perspective, an implementation and evaluation of the À trous' algorithm was considered essential with a new approach, based on the spatial filter, on different images from remote sensors, in order to obtain less spectral degradation and preserve a greater spatial richness in the images.spa
dc.format.mimetypepdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rightsAtribución 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectFusion de Imagenesspa
dc.subjectAlgoritmo 'a Trous'spa
dc.subjectFiltro Espacialspa
dc.titleImplementación y generación de un algoritmo (TWD) no decimado para la fusión de imágenes satelitales Ikonosspa
dc.subject.lembMaestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones - Tesis y disertaciones académicasspa
dc.subject.lembAlgoritmo 'a Trous'spa
dc.subject.lembProcesamiento digital de imágenesspa
dc.subject.lembImágenes de detección a distanciaspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.title.titleenglishImplementation and generation of an algorithm (TWD) not Decimated for the Fusion of Satellite Images Ikonosspa
dc.subject.keywordImage Fusionspa
dc.subject.keyword'a Trous' Algorithmspa
dc.subject.keywordSpatial Filterspa
dc.type.degreeInvestigación-Innovaciónspa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa


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