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http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/2407| Enhancing color outdoor images with poor quality conditions by fusing visible and NIR information | |
| María de los Ángeles Herrera Arellano | |
| Hayde Peregrina Barreto | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| V-NIR image fusion Image enhancement Mathematical morphology | |
| Outdoor images are often captured in weather conditions, such as fog, haze, or clouds, that cannot be controlled. These conditions degrade images causing loss of contrast and fine details in color images since dispersion has dimming and smoothing effects. The NIR band of the electromagnetic spectrum has become an important source for improving the quality of RGB images. NIR has high transmittance characteristics, which visually represent how materials absorb and reflect energy. So in NIR images, the contrast between foreground objects and the background is higher than in visible images. Thus, by fusing the RGB and NIR information, it is possible to complement and improve the quality of visual information. Although current V-NIR fusion methods allow image enhancement, some issues such as edge preservation and oversaturation need to be addressed. This thesis presents the results fusion method, which performs a selective V-NIR fusion of the most relevant structures through top-hat and bottom-hat morphological transformations. The performance of the methods is evaluated by quantifying added information, color similarity, and saturation. Experimental results show that it was possible to enhance image quality while color oversaturation is avoided. The proposed method showed to be competitive with other fusion methods. In addition, the proposed method can estimate the sizes of the structures that mainly must be enhanced, having the characteristics of adaping the enhancement according to the image information.
Las imágenes en exteriores se suelen capturar en condiciones climáticas que no se pueden controlar, tales como neblina, niebla o nubes. Estas condiciones degradan las imágenes causando pérdida de contraste y detalles finos en las imágenes de color, ya que la dispersión tiene efectos de atenuación y suavizado. La banda del infrarrojo cercano (NIR) del espectro electromagnético se ha convertido en una fuente importante para mejorar la calidad de las imágenes RGB. El NIR tiene la característica de alta transmitancia, que permite representar visualmente cómo los materiales absorben y reflejan la energía. Por lo que en las imágenes NIR el contraste entre los objetos de primer plano y el fondo es mayor que en imágenes visibles. Al realizar la fusión de la información contenida en visible y el NIR es posible rescatar información complementaria y así mejorar la calidad de las imágenes. A pesar de que los métodos de fusión V-NIR actuales logran la mejora de las imágenes, aún deben abordarse algunos problemas como la preservación de los bordes y la sobresaturación. En esta tesis se reportan los resultados del método fusión selectiva V-NIR de las estructuras más relevantes a través de las transformaciones morfológicas top-hat y bottom-hat. El desempeño de los métodos se evalúa cuantificando la información agregada, similitud de colores y saturación. Los resultados experimentales muestran que fue posible mejorar la calidad de la imagen mientras se evita la sobresaturación. El método propuesto demostró ser competitivo con otros métodos de fusión. Además, de permitir estimar los tamaños de las estructuras que principalmente deben ser mejoradas, teniendo las características de adaptar el realce según la información de la imagen. | |
| Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| 2022-03 | |
| Tesis de doctorado | |
| Inglés | |
| Estudiantes Investigadores Público en general | |
| Herrera Arellano, María de los Ángeles, (2022), Enhancing color outdoor images with poor quality conditions by fusing visible and NIR information, Tesis de Doctorado, Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. | |
| LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Doctorado en Ciencias Computacionales |
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