Edge enhancement in multispectral satellite images by means of vector operators

ResumenEl realce de bordes es un elemento de análisis para entender la estructura espacial de imágenes de satélite. Se presentan dos métodos para extraer los bordes de imágenes multiespectrales de satélite. Una imagen multiespectral se modela como un campo vectorial de un número de dimensiones igual al número de bandas en la imagen. En este modelo, un pixel se define como un vector formado por un número d elementos igual al número de bandas. Se aplican dos operadores vectoriales a tal campo vectorial. En nuestro primer método, extendemos la definición de gradiente. En esta extensión, se obtiene el vector diferencia del pixel central de una ventana con los pixels vecinos. Se genera entonces una imagen multiespectral donde cada pixel representa el máximo cambio en la respuesta espectral en la imagen en cualquier dirección. A esta imagen se le denomina el gradiente multiespectral. El otro método considera la generalización del Laplaciano por medio de la transformada de Fourier h-dimensional. A esta imagen se le denomina el Laplaciano multiespectral. Los operadores vectoriales realizan una extracción simultánea del contenido de bordes en las bandas espectrales de la imagen multiespectral. Nuestros métodos son libres de parámetros. Nuestros métodos trabajan para una imagen multiespectral de cualquier número de bandas. Se discuten dos ejemplos que involucran imágenes multiespectrales de satélite a dos escalas. Comparamos nuestros resultados con procedimientos de realces de bordes ampliamente empleados. La evaluación de los resultados muestra un mejor comportamiento de los métodos propuestos comparados con los operadores de bordes ampliamente usados.

Edge enhancement is an element of analysis to derive the spatial structure of satellite images. Two methods to extract edges from multispectral satellite images are presented. A multispectral image is modeled as a vector field with a number of dimensions equal to the number of bands in the image. In this model, a pixel is defined as a vector formed by a number of elements equal to the number of bands. Two vector operators are applied to such vector field. In our first method, we extend the definition of the gradient. In this extension, the vector difference of the window central pixel with neighboring pixels is obtained. A multispectral image is then generated where each pixel represents the maximum change in spectral response in the image in any direction. This image is named a multispectral gradient. The other method, considers the generalization of the Laplacian by means of an η-dimensional Fourier transform. This image is named a multispectral Laplacian. The vector operators perform a simultaneous extraction of edge-content in the spectral bands of a multispectral image. Our methods are parameter-free. Our methods work for a multispectral image of any number of bands. Two examples are discussed that involve multispectral satellite images at two scales. We compare our results with widely used edge enhancement procedures. The evaluation of results shows better performance of proposed methods when compared to widely used edge operators.