Programación del algoritmo POCS para mejorar la resolución de imágenes de campos de cultivo

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Date

2015-12-09

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Pontificia Universidad Católica del Perú

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El presente trabajo de tesis surgió debido a la necesidad de obtener imágenes de campos de cultivo de alta resolución a partir de un conjunto de imágenes de baja resolución capturadas por un dispositivo óptico. La propiedad de desplazamiento sub-pixel existente entre las imágenes de baja resolución capturadas por el dispositivo óptico hace posible la obtención de imágenes digitales de alta resolución mediante la aplicación de un algoritmo de reconstrucción de imágenes. Con el fin de poder incrementar la resolución de las imágenes de campos de cultivo, de tal modo que estas puedan ser procesadas y analizadas con mayor precisión, se seleccionó y programó el algoritmo POCS (Projections Onto Convex Sets) debido a su robustez, simplicidad y flexibilidad para incorporar información conocida a priori de las imágenes deseadas al proceso de reconstrucción. El presente trabajo se desarrolla en cuatro capítulos. En el primer capítulo se presenta el concepto de Agricultura de Precisión y la necesidad de aplicar técnicas que mejoren la resolución de imágenes de campos de cultivo. En el segundo capítulo se describen los principales problemas que presentan los dispositivos ópticos para aumentar la resolución de imágenes, se presenta el modelo que describe el proceso de degradación de imágenes y se realiza un recuento de los principales algoritmos que aumentan la resolución de las mismas. En el tercer capítulo se presentan los objetivos del presente trabajo de tesis, se detalla el marco teórico del algoritmo POCS y se muestra la programación del mismo. En el cuarto capítulo se definen las métricas usadas para evaluar el algoritmo y se presentan los resultados de diversas pruebas aplicadas a las imágenes de campos de cultivo. Finalmente, se concluyó que el algoritmo POCS incrementa la resolución de imágenes de campos de cultivo de manera satisfactoria, además, se concluyó que POCS presentó mejor desempeño con respecto a los algoritmos de interpolación y de deconvolución que formaron parte de las pruebas.

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Procesamiento de imágenes digitales, Algoritmos

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