Comparación de métodos para la detección de bordes en imágenes satélitales SAR

Autores
Ré, Miguel A.; Nemer Pelliza, Karim Alejandra
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Resumen. El reconocimiento y delimitación de regiones homogéneas en imágenes satelitates de ra- dar de apertura sintética (SAR) es un problema de interés por las diversas aplicaciones posibles. Sin embargo la presencia del ruido de speckle en la retrodispersión dificulta el procesamiento de las imá- genes con métodos tradicionales. Surge así el interés en el análisis y evaluación de distintas alternativas para superar esta dificultad. Presentamos en esta comunicación un análisis comparativo del desempe- ño de dos métodos desarrollados por uno de los autores con una nueva alternativa en desarrollo ba- sada en la divergencia de Jensen Shannon, una medida de semejanza entre distribuciones de probabi- lidad. Las densidades a comparar se estiman por el método del kernel de densidad. Se generan imá- genes sintéticas y se evalúa el desempeño de cada método por la cifra de mérito de Pratt (PFoM).
Abstract. The reconnaissance of homogeneous regions and the detection of the limit between them in synthetic aperture radar (SAR) satellite images is a subject of interest on account of numerous applica- tions. Nevertheless the presence of speckle noise in backscatter makes it difficult the images processing by traditional methods. Consequently it is of interest the analysis and evaluation of different alternatives to overcome this shortcoming. We present in this paper a comparative analysis of the performance of two methods developed by one of the authors with a new alternative in development based on Jensen Shannon divergence, a measure of similarity between two probability distributions. The probability den- sity functions to be compared are estimated by the kernel density approximation. Synthetic images are generated and the performance of the methods are evaluated by means of Pratt figure of merit.
Fil: Ré, Miguel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Fil: Ré, Miguel A. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Nemer Pelliza, Karim Alejandra. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Fuente
Mecáncia computacional XXXVII: 2067-2075(2019).
Materia
Speckle
SAR imágenes
Segmentación
SAR images
Segmentation
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
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Abstract. The reconnaissance of homogeneous regions and the detection of the limit between them in synthetic aperture radar (SAR) satellite images is a subject of interest on account of numerous applica- tions. Nevertheless the presence of speckle noise in backscatter makes it difficult the images processing by traditional methods. Consequently it is of interest the analysis and evaluation of different alternatives to overcome this shortcoming. We present in this paper a comparative analysis of the performance of two methods developed by one of the authors with a new alternative in development based on Jensen Shannon divergence, a measure of similarity between two probability distributions. The probability den- sity functions to be compared are estimated by the kernel density approximation. Synthetic images are generated and the performance of the methods are evaluated by means of Pratt figure of merit.
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