Analisis de la influencia del preprocesamiento de imágenes SAR en la clasificación de navíos utilizando CNN

Autores
Nemer Pelliza, Karim Alejandra; Steiner, Guillermo M.; Toledo, Sofía
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En este trabajo, se evalua la influencia ´ de tecnicas de preprocesamiento utilizando Wavelet en ´ la clasificacion de barcos mediante redes neuronales ´ convolucionales (CNN). Las imagenes SAR, por su ca- ´ pacidad de adquisicion en condiciones adversas, resulta ´ utiles para la identificaci ´ on de embarcaciones no cola- ´ borativas en zonas de explotacion exclusiva, el principal ´ problema en el uso de estas imagenes, es el ruido ´ ”speckle”. Se analiza como la eliminaci ´ on de ruido ´ puede mejorar o empeorar la tarea de clasificacion. ´ Se explica el uso de Wavelets para reducir el ruido, especialmente mediante tecnicas de umbralizaci ´ on, y ´ como esto afecta el entrenamiento de CNN. Se realiza- ´ ron pruebas con 30 configuraciones diferentes de CNN y 58 diferentes Transformadas de Wavelets (TW) para el preprocesamiento de imagenes, eligiendo finalmente ´ aquella que mostro un mejor rendimiento.
Fil: Nemer Pelliza, Karim Alejandra. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigacion en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Fil: Steiner, Guillermo M.. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigacion en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Fil: Toledo, Sofía. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Departamento Sistemas; Argentina.
Materia
Base de datos
Imágenes satelitales SAR
análisis estadístico
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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