Análisis multirresolución y fusión de imágenes

Resumen

Una posible definición del término fusión podría ser la combinación simultánea de información procedente de fuentes distintas. El uso de datos que se complementan tiene como objetivo mejorara la calidad y la interpretabilidad del resultado una vez que los datos a fusionar se "mezclan". En la última década se ha producido una cantidad ingente de diferentes técnicas para fusionar imágenes, uniéndose a la multitud de métodos existentes. Entre las técnicas recientes, destacan las descomposiciones multirresolución porque, entre otras cosas, minimizan la distorsión de color en la imagen final o fusionada. En nuestro análisis, del que haremos un esbozo en este artículo, hemos extendido la clase de filtros que tradicionalmente se emplean en los algoritmos de fusión a una clase más amplia que se define mediante filtros interpolatorios con origen en esquemas de subdivisión. Esto nos ha permitido emplear filtros que dependen de un parámetro. Este grado extra de libertad se ha traducido en la posibilidad de resolver problemas de optimización en términos del parámetro que dan lugar a imágenes fusionadas que cuentan con las mejores medidas de calidad. También hemos introducido transformadas no lineales que mejoran los clásicos algoritmos (lineales) de fusión.