Satellite-image fusion using Brovey transform and spectral richness calibration on heterogeneous computing CPU/GPU

espanolLa fusion de imagenes satelitales proporciona un contexto potencialmente aplicable en el desarrollo de proyectos en diversos campos como agricultura, hidrologia, medio ambiente, emergencias producidas por catastrofes naturales como inundaciones e incendios forestales. Sin embargo, cuando se trabajan imagenes con grandes dimensiones el tiempo de respuesta para llevar a cabo esta tarea crece significativamente. Por esta razon, este estudio tiene como propuesta, la implementacion de la transformada de Brovey como tecnica de fusion de imagenes junto con un ajuste de riqueza espectral sobre una arquitectura de computacion heterogenea CPU/GPU utilizando un modelo de procesamiento paralelo masivo, el cual fue implementado mediante CUDA. La evaluacion de esta implementacion evidencio un Speed-up de hasta 532X en el proceso de fusion de una imagen de 8192 pixeles. En cuanto a calidad de la imagen obtenida, al obtener el coeficiente de correlacion entre la imagen fusionada y la pancromatica, se obtuvo un promedio de detalle espacial por banda del 0.9714 en un espacio de color (R,G,B). EnglishSatellite image fusion provides a context for potential applications in several fields such as agricultural development, hydrology, environmental studies, and natural disaster actions plans. However, when dealing with large-size images, the time required for the fusion process grows significantly. To reduce processing delays, the present study proposes the use of the Brovey transform as an image-fusion technique together with a spectral richness calibration stage. The proposal makes use of a CPU/GPU heterogeneous computing architecture based on mass parallel processing, conducted with CUDA. The fusion process of a 8192-pixel image evinced a speed-up of 532X. Regarding the quality of the resulting image, a per-band average correlation coefficient of 0.9714 (spatial detail) was obtained when comparing the fused and panchromatic images in an (R,G,B) color space.