Este trabajo, realizado conjuntamente con el Dr. Guillermo Kemper, propone un algoritmo de compresi\u00f3n con p\u00e9rdida y una codificaci\u00f3n escalable de im\u00e1genes multiespectrales. \u201cEstas im\u00e1genes incluyen las longitudes de onda azul, verde, rojo e infrarrojo cercano; enfocado en aumentar la calidad de la imagen de acuerdo con la cantidad de datos recibidos. El algoritmo se basa en la codificaci\u00f3n y cuantificaci\u00f3n de sub-bandas wavelet, codificaci\u00f3n predictiva entre im\u00e1genes multiespectrales de diferentes longitudes de onda y codificaci\u00f3n Huffman\u201d, indic\u00f3 durante su ponencia.<\/p>\n
El Ing. Joel Telles se\u00f1al\u00f3 que esta metodolog\u00eda fue elegida considerando la baja tasa de transmisi\u00f3n y a la corta duraci\u00f3n de la ventana de tiempo durante la cual se tiene l\u00ednea de vista una estaci\u00f3n terrena con un peque\u00f1o sat\u00e9lite. Asimismo, afirm\u00f3 que, se emple\u00f3 una base de datos de im\u00e1genes de prueba, prove\u00eddas por el sat\u00e9lite Per\u00faSat-1 y LANDSAT 8, con la finalidad de contar con diferentes resoluciones espaciales.<\/p>\n
\u201cSe realizaron las comparaciones con las t\u00e9cnicas SPIHT, EZW y STW. Presentando el m\u00e9todo propuesto una mejor eficiencia evaluados en funci\u00f3n al PSNR (relaci\u00f3n de se\u00f1al pico a ruido) y SSIM (\u00cdndice de similitud estructural), logrando tasas de compresi\u00f3n de 20 con un PSNR de 30 y un SSIM de 0.8 aproximadamente, dependiendo de la longitud de onda de la imagen multiespectral\u201d, detall\u00f3 finalmente.<\/p>\n
De esta manera, el INICTEL-UNI contin\u00faa presentando investigaciones al servicio de la sociedad, y fomentando nuevos estudios en el \u00e1mbito del Procesamiento de Se\u00f1ales, Im\u00e1genes e Inteligencia Artificial entre profesionales y estudiantes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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