#pyradar

PyRadar official GIT repository.

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• Herranz, Matías matiasherranz@gmail.com
• Tita, Joaquín joaquintita@gmail.com

Este módulo permite el manejo de imágenes SAR y además posee algoritmos para su ecualización.

Las funciones que contiene este módulo son:

• create_dataset_from_path(image_path) Desde el path de una imagen SAR, crea una estructura de datos, un dataset, para manejar su información. Esta estructura de datos, proviene de una librería externa llamada Gdal.

• get_band_from_dataset(dataset) Obtiene la única banda de utilidad a nuestros fines del "dataset" pasado como argumento. Es importante notar que las imágenes que utilizamos poseen sólo una banda, dado que son imágenes de radar, en blanco y negro.

• get_band_min_max(band) Retorna una tupla de Python con el máximo y mínimo de la banda "band".

• read_image_from_band(band, xoff, yoff, win_xsize, win_ysize) Lee la banda convirtiéndola en un arreglo bidimensional(o matriz) de numpy, facilitando así el manejo de la información en un formato simple y más natural de manejar.

  Los parámetros significan lo siguiente:

  • "xoff", "yoff", indican con qué offset sobre el eje x y el eje y se deben leer los datos desde la imagen,

  • "win_xsize", "win_ysize", indican el tamaño de la ventana a leer de la imagen en largo y ancho.

• get_geoinfo(dataset, cast_to_int) Esta función extrae la información de georreferenciación de un "dataset", con "cast_to_int" indicando si los datos de georreferenciación se encuentran como strings o como números crudos. De momento, no es utilizada por ninguno de los algoritmos, pero si en un futuro se quisiese extender PyRadar con funcionalidades que requieran el uso de georreferenciación, la base está preparada.

• save_image(img_dest_dir, filename, img) Esta función se encarga de guardar una imagen "img" representada por un arreglo de numpy en le directorio img_dest_dir con nombre de archivo "filename".

  Es importante destacar que "img" debe poseer valores en el rango [0:255] para que el procedimiento resulte exitoso. Si la imagen llegase a poseer valores fuera de este rango, se deberán normalizar los valores previamente utilizando los algoritmos de equalización provistos por este módulo.

• equalization_using_histogram(img) Esta función normaliza los valores de "img" al rango [0:255], utilizando como procedimiento intermedio "equalize_histogram". Dicho algoritmo está basado en histogram_eq(img).

• equalize_histogram(img, histogram, cfs) Dado el histograma y la función de distribución acumulada de "img", este procedimiento normaliza los valores al rango [0:255]. Cabe notar que esta función es utilizada internamente por "equalization_using_histogram".

• naive_equalize_image(img, input_range, output_range) Esta función es una implementación sencilla y sin optimizaciones que sirve para normalizar imágenes desde el rango "input_range" al rango "output_range".

Este es el procedimiento estándar para abrir, leer y guardar una imagen SAR utilizando PyRadar. A continuación, en los ejemplos de los demás módulos, omitiremos estos pasos y haremos referencia a los mismos como "pasos básicos de lectura" desde los imports hasta (inclusive) la llamada del procedimiento "read_image_from_band". El siguiente ejemplo ilustra como utilizar "naive_equalize_image". Para ello se deben seguir los “pasos básicos de lectura”, y luego agregar el siguiente código:

capitulo4/pyradar_modules/example_core2.py

Gdal es una librería para leer y escribir datos provenientes de rasters geoespaciales, y está liberada bajo licencia MIT por la Open Source Geospatial Foundation.

En este módulo se encuentran los siguientes filtros de ruido speckle:

• Frost
• Kuan
• Lee
• Lee Mejorado

Los mismos siguen las definiciones matemáticas de la sección filtros. Además, se encuentran también las implementaciones de los filtros clásicos de media y de mediana. Como PyRadar tiene entre sus objetivos seguir expandiéndose y creciendo, este módulo puede ser extendido con nuevos filtros.

Como complemento a estos algoritmos, se desarrollaró una serie funciones que verifican la consistencia de los algoritmos en tiempo de ejecución. La finalidad de esto es que, al extender el módulo con nuevos filtros, el desarrollador no necesite escribir nuevo código para verificar estas condiciones en sus algoritmos para verificar consistencia.

A continuación se detallan las funciones del módulo:

• frost_filter(img, damping_factor, win_size) Esta función implementa el filtro de Frost sobre una imagen img, tomando como argumentos el damping_factor y el tamaño de ventana win_size. Si estos argumentos no fueran especificados, se toma por defecto:

  • damping_factor=2.0
  • win_size=3.

• kuan_filter(img, win_size, cu) Esta función aplica el filtro de Kuan sobre una imagen img tomando como argumentos el tamaño de ventana win_size y coeficiente de variación del ruido cu. De no ser especificados los siguientes valores se toman por defecto: win_size=3 y cu=0.25

• lee_filter(img, win_size, cu) Esta función aplica el filtro de Lee sobre una imagen img, tomando como argumentos el tamaño de ventana win_size y coeficiente de variación del ruido cu. De no ser especificados, se toman los mismos valores por defecto que en el filtro de Kuan.

• lee_enhanced_filter(img, win_size, k, cu, cmax) Esta función aplica el filtro de Lee Mejorado con los siguientes argumentos:

  • la imagen img,
  • el tamaño win_size (por defecto 3),
  • k el factor de amortiguamiento (por defecto 1.0),
  • coeficiente de variación del ruido cu (por defecto 0.523),
  • coeficiente de variación máximo en la imagen cmax (por defecto 1.73).

• mean_filter(img, win_size) Esta función ejecuta un filtro de paso bajo clásico, como lo es el filtro de media. Los argumentos que toma son la imagen img y el tamaño de la ventana win_size. Por defecto win_size toma el valor de 3.

• median_filter(img, win_size) Esta función ejecuta el segundo filtro de paso bajo clásico que contiene el módulo: el filtro de mediana. Los argumentos de este filtro son la imagen img y el tamaño de ventana win_size, tomando por defecto 3 para este último.

• assert_window_size(win_size) Verifica que el tamaño de ventana sea múltiplo de 3 y positivo. De no cumplirse la condición, levanta una excepción de Python.

• assert_indices_in_range(width, height, xleft, xright, yup, ydown) Verifica que los índices de la ventana deslizante se encuentren dentro de los valores normales.

  Es decir, que siempre se cumpla lo siguiente: (0 <= xleft and xright <= width and 0 <= yup and ydown <= height)

  De no ser cierta la expresión booleana anterior, se levanta una excepción de Python.

Para correr los algoritmos de los filtros antes mencionados se necesitan ejecutar los "pasos básicos de lectura", para tener así la imagen img a usar en la variable “image”.

Se desarrolló este pequeño módulo con el fin de cronometrar el "tiempo de pared" de ejecución de algunas funciones. El tiempo de pared de ejecución es el tiempo total que un cálculo permanece en ejecución. Se le llama de "pared" porque dentro del sistema operativo la ejecución de un proceso también acarrea otra operaciones básicas además de la algoritmia programada. Operaciones como cambios de contexto del sistema operativo, carga y descarga de librerías, volcados de datos a disco y otras operaciones agregan tiempo extra a la medición. Si bien la medición no es de alta precisión, su valor es servir como medición de referencia de tiempo de ejecución para realizar optimizaciones.

A diferencia de las demás utilidades antes mencionadas, esta utilidad la utilizamos dentro del código mismo.

El propósito de este módulo de PyRadar es agrupar funcionalidades y herramientas para realizar tareas de debugging sobre algoritmos que manipulen imágenes SAR. De esta forma, el módulo irá satisfaciendo las necesidades de la comunidad con nuevos features. De momento sólo posee una función, take_snapshot().

• takesnapshot(img)/es una función que toma una fotografía instantánea de la imagen img y la guarda en el disco. El propósito de esta función, es poder exportar capturas de los algoritmos de clasificación a medida que van evolucionando en el cómputo.

Se desarrolló un módulo que permite obtener información del Sistema Operativo de manera simple y detallada. El objetivo de este módulo es que cuando algún usuario o desarrollador tenga algún problema con la librería pyradar, éste pueda comparar la información específica sobre su Sistema Operativo, Hardware y Software, con el fin de descartar(o confirmar) la posibilidad de que su problema provenga de estas fuentes.

Este módulo provee algunas funciones estadísticas que pueden llegar a ser de utilidad para la comunidad de procesamiento de imágenes, incluso más allá del contexto específico de la librería. Al igual que el módulo Sar Debugger, su objetivo también es ser extendido por la comunidad a medida que la necesidad lo demande.

• compute_cfs() Recibiendo como argumento un histograma generado con la librería numpy, esta función genera una tabla con todas las frecuencias acumuladas.

• calculate_pdf_for_pixel() Calcula la probabilidad de que un valor en particular aparezca en la imagen, donde la probabilidad está dada como: la cantidad de ocurrencias efectivas del valor * cantidad total de elementos.

• calculate_cdf_for_pixel() Calcula el valor de un pixel en la función distribución acumulada.

• compute_cdfs() Esta función computa todas la probabilidades de la distribución de frecuencia acumulada de cada valor en la imagen.

• faltan