Una alternativa no paramétrica en la detección de bordes en imágenes SAR (Synthetic Aperture Radar)

Este trabajo propone una nueva alternativa no paramétrica para la detección de bordes en imágenes SAR (“Synthetic Aperture Radar “). Las imágenes Sonar, B-Ultrasound, laser y SAR poseen un ruido llamado Speckle, el cual tiene una baja relación entre la señal y la atmósfera terrestre. Varios modelos...

Full description

Autores:: Amaya Tovar, Jessica Paola

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2019

Institución:: Universidad Santo Tomás

Repositorio:: Repositorio Institucional USTA

Idioma:: spa

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description	Este trabajo propone una nueva alternativa no paramétrica para la detección de bordes en imágenes SAR (“Synthetic Aperture Radar “). Las imágenes Sonar, B-Ultrasound, laser y SAR poseen un ruido llamado Speckle, el cual tiene una baja relación entre la señal y la atmósfera terrestre. Varios modelos estadísticos fueron propuestos para describir este ruido, llevando al desarrollo de nuevas técnicas que mejoran el análisis de estas imágenes. Una de ellas es la distribución G 0 el cual es un modelo estadístico que permite describir una amplia gama de áreas, como, por ejemplo, en imágenes SAR, pastos (suaves), bosques (rugosidad) y zonas urbanas (Mucha rugosidad). El objetivo de este trabajo es estudiar una alternativa no paramétrica en la detección de bordes en imágenes speackled. Un nuevo detector no paramétrico desarrollado empíricamente es propuesto en este trabajo. Los resultados numéricos muestran que el nuevo detector es una alternativa al detector de Kruskal Wallis, la ganancia consiste en tener un algoritmo igual de rápido, pero mejorando la precisión en la detección del borde.
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Una de ellas es la distribución G 0 el cual es un modelo estadístico que permite describir una amplia gama de áreas, como, por ejemplo, en imágenes SAR, pastos (suaves), bosques (rugosidad) y zonas urbanas (Mucha rugosidad). El objetivo de este trabajo es estudiar una alternativa no paramétrica en la detección de bordes en imágenes speackled. Un nuevo detector no paramétrico desarrollado empíricamente es propuesto en este trabajo. Los resultados numéricos muestran que el nuevo detector es una alternativa al detector de Kruskal Wallis, la ganancia consiste en tener un algoritmo igual de rápido, pero mejorando la precisión en la detección del borde.This work proposes a new non-parametric alternative for the detection of borders in SAR images (“Synthetic Aperture Radar“). The images Sonar, B-Ultrasound, laser and SAR have a noise called Speckle,and which exhibits a low signal to noise ratio. Several statistical models were proposed to describe this noise, leading to the development of special techniques for the improvement and analysis of these images. One of them is the distribution G 0 which is astatistical model that allows describing a wide range of areas, such as SAR images, pastures (soft), forests (roughness) and urban areas (lots of roughness). The objective of this work is to study a non-parametric alternative in the detection of edges in speackled images. A new empirically developed edge non-parametric detector is proposed. The numerical results show that the new detector is an alternative to the Kriskal Wallis detector, the gain consists in having an equal fast algorithm improving the precision in the edge detection.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaUna alternativa no paramétrica en la detección de bordes en imágenes SAR (Synthetic Aperture Radar)non-parametrics statisticsEdges detectionSAR imagerySpeckledSpeckle noiseImage processing - Digital techniquesNon-parametric statisticsInterferometryProcesamiento digital de imágenesEstadística no paramétricaInterferometríaEstadística no paramétricaRuido SpeackleDetección de bordesImágenes SARTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2CRAI-USTA BogotáGiron; Cribari-Neto, Frery, Nonparametric edge detection in speckled imagery, Universidade Federal de Pernambuco (2012).M. N. Fesharaki and G. R. Hellestrand, A new edge detection algorithm based on a statistical approach, International Symposium on Speech, Image Processing and Neural Networks (ISSIPNN), vol. 1, 1994, pp. 21–24.Canada Centre for Remote Sensing, Fundametals of remote sensing, . 13, 14, 16, 17, 18, 19, 24, 25, 29, 30, 31, 32, 36.A. C. Frery, H. J. M¨uller, C. C. Freitas, and S. J. Siqueira, A model for extremely heterogeneous clutter, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 35 (1997), no. 3, 648–659.J. Gambini, M. Mejail, J. Jacobo-Berlles, and A. C. Frery, Accuracy of edge detection methods with local information in speckled imagery, Statistics and Computing 18 (2008), no. 1, 15–26.J. Gambini, M. E. Mejail, J. Jacobo-Berlles, and A. C. Frery, Feature extraction in speckled imagery using dynamic B-spline deformable contours under the G 0 model, International Journal of Remote Sensing 27 (2006), no. 22, 5037–5059D. Hoon Lim and S Ju Jang, Comparison of two-sample tests for edge detection in noisy images, Journal of the Royal Statistical Society: Series D (The Statistician) 51 (2002), no. 1, 21–30.W. H. Kruskal and W. A. Wallis, Use of ranks in one-criterion variance analysis, Journal of the American Statistical Association 47 (1952), no. 260, 583–621.D. H. Lim, Robust edge detection in noisy images, Computational Statistics & Data Analysis 50 (2006), no. 3, 803–812.C. Oliver and S. Quegan, Understanding synthetic aperture radar images, Artech House, Boston., 1998.C. C. Yanasse, A. C. Frery, and S. 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