sábado, 14 de febrero de 2015

UN NUEVA TÉCNICA DE ANÁLISIS DE LAS IMÁGENES DE RADAR PARA EL ESTUDIO DE LA SUPERFICIE DE TITAN

Durante mas de 10 años la sonda espacial CASSINI, ha desvelado el velo de la atmósfera que cubre la luna mas grande de Saturno: TITAN. El instrumento a bordo de la sonda a cartografiado más de la mitad de la gigante luna de saturno, ofreciendo a los ojos de la comunidad científica amplias zonas de dunas de arena, mares de metano (o etano?) hacia el hemisferio norte, y toda una serie aspectos geomorfológicos propios de la superficie. Una traba es que siempre las imágenes de radar enviadas por CASSINI han tenido un tipo granulado en su resolución debido al ruido electrónico que contamina la imagen enviada por el radar. Esto puede ser superado mediante el desarrollo de una nueva técnica llamada "despeckling", o eliminación de los puntos negros de la imagen. Que permiten la corrección de puntos muertos en pixeles redundantes en la transmisión y así constituir una imagen mucho mas clara y cómoda para su análisis e interpretación. El desarrollo de esta nueva técnica está conectada con el desarrollo de un modelo matemático denominado "Inpainting". A partir de este método se pueden restaurar imágenes mediante técnicas numéricas, permitiéndonos recuperar partes deterioradas de una imagen, e incluso completar partes de la imagen en las cuales la información se encuentra pérdida en su totalidad. 


En la fotografía adjunta se visualiza a izquierda el típico granulado de las habituales imágenes enviadas por CASSINI, y a derecha aplicando el método numérico de ajuste.

Este proceso, que en apariencia es bastante simple, resulta ser un problema bastante costoso computacionalmente y de gran dificultad para la persona encargada de la restauración, ya que se requieren técnicas matemáticas de gran nivel y por supuesto algoritmos estables respecto al método numérico.
Así las imágenes pueden ser descritas matemáticamente como matrices, donde cada pixel es representado por un elemento de la matriz. Por ejemplo, si tenemos una imagen de 300 X 500 pixeles, obtendremos una matriz de tamaño 300 X 500; la información en cada pixel representa un color, esta información es en realidad un numero entero entre 0 (negro) y 255(blanco).
Estas técnicas de aplicación de análisis numérico para restauración de imágenes permiten del mismo modo desarrollar mapas 3D, o mapas digitales de elevación de superficie con mucha mejor calidad, para determinar canales de ríos, costas, pequeños lagos, la orografia de superficie y demás procesos que estructuran la superficie de TITAN. Para la imágenes en 3D se tendrían 3 matrices que corresponden a 3 mascaras de color rojo verde y azul, que por sus siglas en ingles son RGB (el modelo de los colores primarios) , que al combinarlas se obtienen las imágenes a color, todo mediante el cálculo del proceso de difusión del color mediante la solución de ecuaciones diferenciales aplicadas.


FUENTES.

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