Métodos de interpolación para cámaras polarimétricas

Resumen

Las cámaras polarimétricas permiten capturar propiedades físicas, revelar estructuras y alcanzar contrastes de imagen que no son observables mediante imágenes de intensidad convencional, lo que las hace especialmente relevantes en numerosas aplicaciones actuales. Estas cámaras incluyen sensores de polarización por división del plano focal (DOFP), presentando un polarizador lineal delante de cada píxel agrupado en orientaciones de 2x2. Además, las cámaras polarimétricas en color incluyen filtros Bayer de color. Estas cámaras proporcionan una medición instantánea de intensidades multicanal, pero espacialmente separadas y para obtener la resolución completa, se debe realizar algún tipo de interpolación. Comparamos cuatro métodos de interpolación: bilineal, spline cúbico, Akima modificado (Makima), e interpolación en el dominio de Fourier. Para comparar los diferentes métodos, se utilizan imágenes simuladas con diferente contenido en frecuencias. El estudio compara una matriz de polarizadores DOFP monocromática de 2×2 (4 canales) y un mosaico de color- polarización RGB de 4×4 (12 canales). Los resultados muestran que los interpoladores locales presentan un sesgo de amplitud dependiente de la frecuencia y la dirección, así como oscilaciones en los bordes. En cambio, la reconstrucción en el dominio de Fourier es casi exacta para imágenes con ancho de banda limitado, pero aparecen oscilaciones (comportamiento tipo Gibbs) cerca de las discontinuidades debido a que no se cumple la limitación de banda. Esto proporciona una guía práctica para seleccionar el método de reconstrucción dependiendo del tipo de imágenes esperado. Se dan las funciones en Matlab para realizar las interpolaciones, así como un script de ejemplo.