Desarrollo de herramientas computacionales para superresolución de imágenes satelitales usando representación poco densa de señales en diccionarios redundantes

Abstract

Las imágenes satelitales representan una herramienta de gran ayuda para la exploración de territorios. Hoy en día los países más desarrollados invierten millones de dólares en proyectos para desarrollar tecnologías relacionados con la adquisición de imágenes satelitales. Con el reciente lanzamiento del satélite Miranda, Venezuela también puede disponer de este tipo de imágenes. La presente investigación se centra en mejorar la resolución espacial de las imágenes captadas por el satélite Miranda a partir de técnicas de postprocesamiento, utilizando para ello la teoría de representación poco densa, e implementar una serie de rutinas computacionales que faciliten su uso. Las técnicas estudiadas permiten mejorar la resolución de una imagen objetivo utilizando imágenes con características similares. Esto se logra con el uso de pares de diccionarios redundantes que representan las imágenes usando muy pocas componentes, que es el fundamento de la teoría de representación poco densa. Para adaptar los diccionarios a las características de las imágenes adquiridas por el satélite Miranda se utilizó el conocido algoritmo K-SVD, y para encontrar la mejor aproximación de estas se usó el algoritmo de búsqueda voraz Orthogonal Matching Pursuit. El problema de superresolución de imágenes se resuelve a partir de proyectar el vector de representación poco densa de una imagen de baja resolución sobre un diccionario de alta resolución, previamente entrenados, y luego estimar los pixeles a partir de los datos obtenidos. Se presentan 3 enfoques para llevar a cabo esta tarea variando la forma como se entrenan los diccionarios y como se plantea el problema de optimización para encontrar la representación poco densa. Las técnicas estudiadas fueron probadas ante distintos niveles de contaminación y distorsión de la imagen, generando resultados que superan técnicas comunes como la interpolación.