Fusión iHS Ponderada Mediante Dimensión Fractal

Abstract

En este trabajo, se ha utilizado la capacidad de la dimensión fractal para distinguir entre zonas con diferentes características texturales. En base a ello, se propone utilizar mapas de dimensión fractal local, de las imágenes fuentes a fusionar, para mejorar los resultados de fusión del algoritmo IHS generalizado (GIHS). Los mapas de dimensión fractal local se han obtenido mediante un proceso de ventaneo de la imagen y el algoritmo box-counting. A partir de estos mapas, se han obtenido factores de ponderación de la información de detalle a integrar en la imagen multiespectral, para cada píxel y cada banda. En este trabajo se muestran y discuten los resultados obtenidos para una escena FORMOSAT-2. Con objeto de evaluar las ventajas del método propuesto frente al método GIHS, se han llevado a cabo medidas de la calidad local de las imágenes fusionadas. It is well known, the ability of the fractal dimension to distinguish between zones with different texturales characteristics. Thus, in this work it is proposed to improve the fusion results provided by the algorithm based on IHS generalized (GIHS), by using the local fractal dimension maps of the source images, to be fused. The local fractal dimension maps have been obtained by means of a sliding-windowing process of the image and the box-counting algorithm. From these maps, weighting factors of the detail information to integrate in the multispectral image have been obtained, for each píxel and each band. The results obtained for a FORMOSAT-2 scene are presented and discussed in this work. In order to evaluate the advantages of the method proposed against the GIHS method, local quality measures of the fused images have been carried out.