Registrado y fusión de información
Este trabajo está enfocado en el registrado y fusión de información de diferentes espectros, específicamente entre imágenes del espectro infrarrojo de onda larga (LWIR) e imágenes del espectro visible (VS), con el objetivo de encontrar nuevos índices que permitan detectar objetos o características r...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2016 |
| País: | Ecuador |
| Institución: | Escuela Superior Politécnica del Litoral |
| Repositorio: | Repositorio Escuela Superior Politécnica del Litoral |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:www.dspace.espol.edu.ec:123456789/32019 |
| Acceso en línea: | http://www.dspace.espol.edu.ec/xmlui/handle/123456789/32019 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Registrado y fusión de información multiespectral imágenes infrarrojas |
| Sumario: | Este trabajo está enfocado en el registrado y fusión de información de diferentes espectros, específicamente entre imágenes del espectro infrarrojo de onda larga (LWIR) e imágenes del espectro visible (VS), con el objetivo de encontrar nuevos índices que permitan detectar objetos o características relevantes. Referente al registrado de información, se estudió el uso del algoritmo Iterative Closest Point (ICP), explicando en qué consiste y detallando cada una de sus etapas. Además, para incursionar en el ámbito de la fusión multiespectral, se procedió a realizar el análisis de índices de vegetación ya existentes que fusionen información de imágenes del espectro infrarrojo cercano (NIR) e imágenes del espectro visible (VS), tales como el Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Relative Vigor Index (RVI) y el Enhanced Normalized Difference Vegetation Index (ENDVI), realizando las respectivas comparaciones entre los resultados obtenidos de cada uno de estos índices. Dichos índices servirán de punto de partida para la creación de índices que detecten vegetación, cielo y calle. |
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