Incidencia del tamaño de la ventana en la calidad de las imágenes fusionadas mediante mapas de dimensión fractal

C. Gonzalo (consuelo.gonzalo@upm.es)

M. Lillo-Saavedra

RESUMEN

El objetivo de este trabajo es investigar la influencia del tamaño de ventana (wsize) utilizado en un nuevo paradigma de fusión que pretende minimizar los efectos de alta variabilidad espacial y baja separabilidad espectral que caracterizan a las imágenes de alta resolución espacial obtenidas mediante algoritmos de fusión. Este paradigma de fusión se basa en mapas locales de dimensión fractal de las imágenes a fusionar. La obtención de estos mapas se ha llevado a cabo mediante un proceso de ventaneado y la utilización de un algoritmo particular para el cálculo de la dimensión fractal (box-counting). Este algoritmo implica la definición de un tamaño de ventana, wsize, el cual tiene una fuerte influencia en la estimación de la dimensión fractal local y consecuentemente en la calidad de las imágenes fusionadas. El estudios se ha llevado a cabo para un algoritmo de fusión basado en la Transformada Discreta Wavelet calculada mediante el algoritmo à trous.

PALABRAS CLAVE: fusión de imágenes, dimensión fractal, transformada wavelet, box-counting, algoritmo à trous

ABSTRACT

The aim of this work is to investigate the influence of size window (wsize) used in a new images fusion paradigm, which has been proposed for minimizing the high spatial variability and the low spectral separability that characterized high spatial resolutions images obtained by fusion algorithms. This paradigm is based on local fractal dimension maps of images to be fused. A windowing process and a particular algorithm to estimate the fractal dimensions (box-counting) have been used to calculate these maps. This algorithm implies the definition of the window size, wsize. This size has a strong influence in the estimation of the fractal dimension and in the fused images quality. The study has been carried out for a fusion algorithm based in the Discrete Wavelet Transform calculated through the à trous algorithm.

KEYWORDS: images fusion, fractal dimensions, wavelet transform, box-counting, à trous algorithm

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