Mes: junio 2016

JunoCam

JunoCam (o JCM) es la cámara de luz visible e infrarrojo cercano (890 nm) de la sonda Juno que tiene como destino el planeta Júpiter, lanzada por la NASA el 5 de agosto de 2011. https://www.missionjuno.swri.edu/

A medida que  JunoCam vaya tomando las imágenes se irán  publicando para que el publico general puedan descargarlas y procesarlas a su libre elección. Luego se ofrecerá la opción de volver a subirlas al sitio de la NASA.

Se pone a disposición funciones en Octave para procesar dicha información.
El proyecto se mantendrá actualizado en el repositorio:

https://gitlab.com/javierluiso/juno-cam-processing

Procesamiento de los canales RGB

El siguiente video muestra el resultado de la extracción de los RGB framelets y reordenados para mostrar lo que ve el sensor CCD en cada exposición.
El archivo original que se ha procesado es: http://www.msss.com/junocam_efb/images/efb12.jpg

%
% This script shows how to separate de framelets for RGB channels from
% a raw swath of JunoCam.
% The RGB framelets are re-arrange to show each CCD exposure and a PNG
% image is created for each exposure.
% A video is created to show an annimation of JunoCam rotation
%
% In this example the efb12.jpg is processed. This files corresponds to 
% the Earth Fly-by made by Juno spacecraft on Wednesday, October 9, 2013
% http://www.msss.com/junocam_efb/ 
% 
% Image 12: Earth dayside
% Time: 12:12:30 PDT
% Exposure: 0.3 ms
% Time delay integration: 1
%
% javierluiso@gmail
# 2016.06.17
function example01()

[R,G,B] = separateRGBframelets('efb12.jpg');
[RawFrames] = buildRawFrames(R,G,B);
saveFrameSequence(RawFrames);

endfunction;

 

El siguiente script muestra el uso de las funciones que mapean la imagen de cada sensor al color correspondiente para visualizar en true color los que ve el CCD de la cámara.

%
% This script shows how to separate de framelets for RGB channels from
% a raw swath of JunoCam.
% The RGB framelets are re-arrange to show each CCD exposure and a PNG
% image is created for each exposure.
% Each channel is mapped to its true color.
% A video might be created whith de frame sequence to show an annimation 
% of JunoCam rotation
%
% In this example the efb12.jpg is processed. This files corresponds to 
% the Earth Fly-by made by Juno spacecraft on Wednesday, October 9, 2013
% http://www.msss.com/junocam_efb/ 
% 
% Image 12: Earth dayside
% Time: 12:12:30 PDT
% Exposure: 0.3 ms
% Time delay integration: 1
%
% javierluiso@gmail
# 2016.06.19
function ExampleBuildRGBFramesSequence()

[R,G,B] = separateRGBframelets('efb12.jpg');
[RGBFrames] = buildRGBFrames(R,G,B);
saveRGBFrameSequence(RGBFrames);

endfunction;

 

Procesamiento del canal Methane

El siguiente video muestra el resultado de la extracción de los framelets del canal de infrarrojo cercano, Methane Channel, y reordenados para mostrar lo que ve el sensor CCD en cada exposición.
El archivo original que se ha procesado es:http://www.msss.com/junocam_efb/images/efb09.jpg

 

%
% This script shows how to separate de framelets for Methane channel from
% a raw swath of JunoCam.
% A video is created to show an annimation of JunoCam rotation
%
% In this example the efb12.jpg is processed. This files corresponds to 
% the Earth Fly-by made by Juno spacecraft on Wednesday, October 9, 2013
% http://www.msss.com/junocam_efb/ 
% 
% Image 9: Earth dayside
%
% Band: Methane
% Time: 12:06:30 PDT
% Exposure: 3.2 ms
% Time delay integration: 3
%
% javierluiso@gmail
# 2016.06.20
function ExampleBuildMethaneFramesSequence()

M = separateMethaneframelets('efb09.jpg');
saveFrameSequence(M);

endfunction;

Sensor de Flujo Óptico

Tesis de Grado de Ingeniería Electrónica (UBA).

Se presenta el desarrollo de los algoritmos para el cálculo del flujo óptico y su implementación sobre una plataforma Intel Edison utilizando un sensor de imagen de bajo coste (webcam) .

El propósito de este trabajo fue el desarrollo de un sensor de flujo óptico. El sensor ha sido pensado para ser un dispositivo cerrado y autónomo, con una interfaz de control y acceso a datos definida, que pueda ser luego montado y empleado en otros desarrollos.
El dispositivo utiliza un sensor de imagen CCD y la palataforma Intel Edison donde se realiza el procesamiento de las imágenes del sensor y el cómputo del flujo  óptico.
El proyecto contempla el desarrollo del software que implemente los algoritmos de procesamiento de los frames de video. Por tratarse de un dispositivo que tiene requerimientos en cuanto al tiempo de procesamiento, dado que el flujo óptico debe ser determinado en tiempo real el proyecto implica el desarrollo de software que aproveche las capacidades de procesamiento paralelo disponibles en el hardware empleado (tecnología SSEx Intel).

El informe técnico del desarrollo se encuentra aquí.

Code: https://gitlab.com/javierluiso/optical-flow-sensor