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Restauração

O que é restauração?
  • A Restauração é uma técnica de correção radiométrica cujo objetivo é corrigir as distorções inseridas pelo sensor óptico no processo de geração das imagens digitais. Pode-se dizer que a imagem digital é uma cópia borrada da cena, dado que os detalhes vistos na cena são suavizados devido as limitações do sensor. A idéia de restaurar a imagem é reduzir este efeito de borramento, e portanto obter uma imagem realçada.
  • A correção é realizada por um filtro linear. Os pesos do filtro de restauração são obtidos a partir das características do sensor, e não de forma empírica como é feito no caso dos filtros de realce tradicionais. Neste caso, o filtro é específico para cada tipo de sensor e banda espectral.
  • Este tipo de processamento é recomendado para ser realizado sobre a imagem original sem qualquer tipo de processamento tais como realce e filtragem, que alterem as características radiométricas da imagem. Deve-se observar também que não é possível processar uma imagem reamostrada, já que as características radiométrica e espacial da imagem foram alteradas. O resultado do processamento será salvo em disco.
O que é eliminação de ruído?
  • No processo de geração de imagens, alguns ruídos são inseridos nas imagens. Geralmente, os pixels com ruído aparecem como pontos com níveis de cinza bem diferentes da sua vizinhança (escuros (pretos) ou saturados (brancos)). Estes pontos ruidosos podem aparecer distribuídos aleatoriamente ou de forma sistemática (listras verticais e horizontais). As causas podem ser falha de detetores, limitações do sistema eletrônico do sensor, etc. Assim, a função Eliminação de ruído no SPRING, tem como objetivo eliminar ou reduzir os pontos de ruído na imagem.
  • O algoritmo usa dois limiares: Limiar Inferior e Limiar Superior. O usuário deverá escolher os valores destes limiares que serão utilizados na caracterização dos pontos ruidosos. Antes da execução da função, recomenda-se que o usuário faça uma prévia análise do ruído na imagem, através da função do SPRING, Leitura de Pixels. Esta análise permitirá ao usuário escolher os limiares adequados ao nível de ruído a ser eliminado na imagem.
  • Para detectar se um ponto na imagem P(i,j) (i é linha e j é coluna) é ruído ou não, somente os seus vizinhos superior P(i-1,j) e inferior P(i+1,j) são analisados.
  • Escolha do Limiar Inferior:
    • Um ponto será considerado ruído caso o seu nível de cinza esteja abaixo dos níveis de cinza de seus dois pontos vizinhos abaixo e acima (linhas de cima e de baixo) por uma diferença maior que este limiar inferior. Neste caso, o ponto será substituído pela média entre aqueles dois pontos vizinhos. O valor " default" para este parâmetro é 8.
  • Escolha do Limiar Superior:
    • Um ponto será considerado ruído caso o seu nível de cinza esteja acima dos níveis de cinza de seus dois pontos vizinhos abaixo e acima (linhas de cima e de baixo) por uma diferença maior que este limiar superior. Neste caso também, o ponto será substituído pela média entre aqueles dois pontos vizinhos. O valor " default" para este parâmetro é 25.

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