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.