Reducción de ruido espectral en imágenes hiperespectrales mediante la transformada wavelet discreta
- Rafael Iván Rincón-Fonseca
, - Carlos Alberto Velásquez-Hernández,
- Flavio Augusto Prieto-Ortiz
Resumen
El uso de sensores hiperespectrales ha tomado relevancia en la agricultura, debido a su potencial en el manejo fitosanitario de cultivos. Sin embargo, estos sensores son sensibles al registro de ruido espectral, lo cual dificulta su aplicación real. Por lo anterior, este trabajo se centró en el análisis del ruido espectral presente en un banco de 180 imágenes hiperespectrales de hojas de mango adquiridas en laboratorio, y la implementación de una técnica de reducción de ruido basada en la transformada discreta de wavelet. El análisis de ruido consistió en la identificación de las bandas de mayor ruido, mientras que el desempeño de la técnica fue medido con las métricas PSNR y SNR. Como resultado, se determinó que el ruido espectral estuvo presente en los extremos del espectro (417-421nm y 969-994nm), mientras que el método Neigh-Shrink alcanzó un SNR del orden de 1011 con respecto al orden de 102 del espectro original.
Palabras clave
HSI, reducción de ruido espectral, transformada wavelet, análisis hiperespectral
Biografía del autor/a
Rafael Iván Rincón-Fonseca
Ingeniero Mecatrónico
Carlos Alberto Velásquez-Hernández
Ingeniero Mecatrónico, Magíster en Ingeniería
Flavio Augusto Prieto-Ortiz
Ingeniero Electrónico, Doctor en Automática Industrial
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