Resumen de Implementación y evaluación de la transformada Wavelet 2D À trous: usando intensidad, luminancla y Value en Matlab para Fusión de imágenes satelitales

Javier Medina, Iván Carrillo, Erika Upegui

• español

  En este artículo se desarrolla matemáticamente los modelos de color IHS, HSL, y HSV, a los cuales se les aplica la Transformada de Wavelet 2D no decimada (Algoritmo de À trous) usando Matlab con el fin de establecer el mejor modelo de color para fines de fusión de imágenes. Esta implementación se realiza para la fusión de imágenes de satélite con una metodología propuesta en cinco pasos. Una imagen Ikonos (Pancromática - PAN y multiespectral - MULTI) de un sector de la ciudad de Bogotá (Colombia) es utilizada para generar tres imágenes fusionadas, a saber: MULTIINT, MULTILUM y MULTIVAL. Con el fin de determinar la eficiencia de la Transformada de Wavelet À trous, las imágenes fusionadas fueron evaluadas tanto en la calidad espacial como espectral a través de cuatro índices, específicamente: índice de correlación, ERGAS, RASE y el índice Q. Los mejores resultados de la evaluación fueron obtenidos por la imagen MULTIVAL que utilizó la componente Value del modelo de color HSV alcanzado correlaciones espectrales superiores a 0.94, un valor del índice Q de 0.94 y los mejores valores de ERGAS y RASE espectral. La imagen MULTVAL preserva la riqueza espectral mejorando su calidad espacial.

• English

  This article develops mathematically the IHS, HSL, and HSV color models, to which the undecided Wavelet 2D Transform (Trous Algorithm) is applied using Matlab in order to establish the best color model for image fusion purposes.

  This implementation is performed for fusing of satellite images with a proposed five-step methodology. An Ikonos image (Panchromatic - PAN and multispectral - MULTI) of a sector of the city of Bogota (Colombia) is used to generate three fused images, specifically: MULTIINT, MULTILUM and MULTIVAL. In order to determine the efficiency of the Wavelet Transform, the fused images were evaluated in both spatial and spectral quality across four indexes, namely correlation index, ERGAS, RASE and Q index. The best evaluation results were obtained by the MULTIVAL image that used the Value component of the HSV color model achieved spectral correlations greater than 0.94, a Q index value of 0.94 and the best values of ERGAS and RASE spectral. MULTVAL image preserves spectral richness by improving its spatial quality.