Las imágenes multiespectrales e hiperespectrales están bien asentadas en diversos campos de aplicación como la teledetección, la astronomía y la espectroscopia microscópica. En los últimos años, la disponibilidad de nuevos diseños de sensores, procesadores más potentes y almacenamiento de gran capacidad ha abierto aún más esta modalidad de imagen a un abanico más amplio de aplicaciones como el diagnóstico médico, la agricultura y el patrimonio cultural. Esto hace necesarias nuevas herramientas que permitan un análisis general de los datos de las imágenes y que sean intuitivas para los usuarios noveles en el campo de las imágenes hiperespectrales. Presentamos un novedoso marco que combina nuevas técnicas de visualización interactiva con potentes algoritmos y que es accesible a través de una interfaz gráfica de usuario eficiente e intuitiva. Visualizamos la distribución espectral de una imagen a través de coordenadas paralelas con un fuerte vínculo con las técnicas de visualización tradicionales, permitiendo nuevos paradigmas en el análisis de imágenes hiperespectrales que se centran en la exploración interactiva de datos en bruto. Combinamos métodos novedosos de segmentación supervisada, agrupación global y codificación no lineal de falsos colores para ayudar en la inspección visual. Nuestro marco de trabajo, denominado Gerbil, es de código abierto y altamente modular, se basa en métodos ya establecidos y es fácilmente extensible a las necesidades específicas de cada aplicación. Satisface la necesidad de un marco de software general y coherente que integre estrechamente los algoritmos de análisis con una interfaz intuitiva y moderna para los datos de imágenes en bruto y los resultados algorítmicos. Gerbil se utiliza en todo el mundo, tanto en el mundo académico como en la industria, con varios miles de descargas procedentes de 45 países.
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