- Título completo Técnicas de inteligencia computacional para el procesado de imagen hiperespectral y la extensión y popularización de sus aplicaciones I
- Entidad financiadora Ministerio de Ciencia e Innovación
- Investigadores José Antonio Becerra Permuy, Francisco Javier Bellas Bouza, Richard J Duro Fernández, Pilar Caamaño Sobrino, Andrés Faíña Rodríguez-Vila, Juan Monroy Camafreita, Alejandro Paz López, Blanca María Priego Torres, Gervasio Varela Fernández, Álvaro Deibe Díaz, Santiago Vázquez Rodríguez
- Fecha de inicio 01/12/2011
- Fecha de fin 31/12/2014
- Universidad del País Vasco
- Universidade da Coruña
Descripción
El objetivo principal de este proyecto es avanzar en las técnicas de procesado de imágenes hiperespectrales basadas en inteligencia computacional junto con ciertos temas de diseño, implementación y puesta en operación de los propios sistemas de modo que se pueda impulsar una nueva generación de aplicaciones para la hiperespectrometría.
Para promover el campo de la hiperspectrometría y abrirlo a nuevas aplicaciones y a un uso más ubicuo, se requiere un impulso en dos direcciones principales para que la tecnología se convierta en algo común y popular. Por una parte hay que hacer los hiperespectrómetros más baratos, pequeños, ligeros y robustos y, por otra, deben convertirse en elementos lo más autónomos posibles y fáciles de usar por personal no experto.
En términos de inteligencia computacional, el proyecto trata algunos temas clásicos, tales como extracción/inducción de endmembers a partir de los datos o el aprendizaje semi-supervisado. Además, el proyecto tiene como objetivo trasferir otras estrategias de la inteligencia computacional para optimizar la operación de estos sistemas, tales como pueden ser los mecanismos de atención para la captura activa multiresolución o la fusión autónoma de información de grupos de sensores o diferentes vistas del mismo sensor; la segmentación basada en bordes o características tipo gradiente, que pueden complementar la segmentación orientada a la clasificación; la detección de variaciones temporales; etc.
Por otro lado, el proyecto también trata la evolución de un sistema hiperespectral desarrollado por los grupos en previos proyectos, hacia un sistema inteligente, ligero y portátil que permita abrir nuevos campos de aplicación donde usuarios no-expertos puedan beneficiarse de esta tecnología y del uso de múltiples sensores. Además de la implementación eficiente de las tareas de procesado de imagen, este desarrollo implica el diseño de hardware compacto y algoritmos de control y procesado embebido.