A comprehensive approach for the efficient acquisition and processing of hyperspectral images and sequences

• Autores: Blanca María Priego Torres
• Directores de la Tesis: Richard J. Duro Fernández (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidade da Coruña ( España ) en 2017
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 227
• Tribunal Calificador de la Tesis: Manuel Graña Romay (presid.), Dora Blanco Heras (secret.), Begüm Demir (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
  • Física
    • Óptica
      • Espectroscopia
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RUC
• Resumen
  • español

    A pesar de los desarrollos tecnológicos y científicos logrados en el campo hiperespectral durante las dos últimas décadas, alg\mas limitaciones de tipo metodológico, operacional y conceptual han restringido el progreso, difusión y popularización de esta tecnología, entre ellas, el conocimiento especializado requerido en la adquisición de imágenes hiperespectrales, la carencia de repositorios de imágenes hiperespectrales con etiquetados fiables y de acceso público o la falta de metodologías que posibiliten la adaptación de algoritmos a usuarios o necesidades de procesamiento concretas.

    Este trabajo doctoral tiene el objetivo de contribuir al campo hiperespectral con procedimientos para la adquisición automática de escenas hiperespectrales, incluyendo la adaptación hardware de cámaras hiperespectrales propias y el desarrollo de métodos para la calibración y corrección de cubos de datos hiperespectrales; la creación de un repositorio hiperespectral de acceso público con imágenes categorizadas y con verdades de terreno fiables; y el diseño e implementación de técnicas de procesamiento basadas en inteligencia computacional para la resolución de problemas típicamente relacionados con las tareas de segmentación y eliminación de ruido en imágenes estáticas y secuencias de imágenes hiperespectrales teniendo en consideración su evolución temporal.

  • English

    Despite the scientific and technological developments achieved during the last two decades in the hyperspectral field, some methodological, operational and conceptual issues have restricted the progress, promotion and popular dissemination of this technology. These shortcomings include the specialized knowledge required for the acquisition of hyperspectral images, the shortage of publicly accessible hyperspectral image repositories with reliable ground truth images or the lack of methodologies that allow for the adaptation of algorithms to particular user or application processing needs.

    The work presented here has the objective of contributing to the hyperspectral field with procedures for the automatic acquisition of hyperspectral scenes, including the hardware adaptation of our own imagers and the development of methods for the calibration and correction of the hyperspectral datacubes, the creation of a publicly available hyperspectral repository of well categorized and labeled images and the design and implementation of novel computational intelligence based processing techniques that solve typical issues related to the segmentation and denoising of hyperspectral images as well as sequences of them taking into account their temporal evolution.