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Artículo

Detección de Bordes entre Regiones Homogéneas en Imágenes Satelitales SAR

Ré, Miguel A.; Masuelli, Sergio; Aguirre Varela, Guillermo GabrielIcon
Fecha de publicación: 11/2019
Editorial: Asociación Argentina de Mecánica Computacional
Revista: Mecánica Computacional
ISSN: 2591-3522
e-ISSN: 1666-6070
Idioma: Español
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Meteorología y Ciencias Atmosféricas

Resumen

 
. En imágenes obtenidas con iluminación coherente aparece un ruido multiplicativo de moteado (speckle). En particular en imágenes satelitales de radar de apertura sintética (SAR) la presencia del moteado dificulta el reconocimiento y delimitación de regiones homogéneas y la determinación del coeficiente de retrodispersión (backscatter). Presentamos aquí un método para la detección de bordes entre regiones homogéneas de imágenes satelitales basado en el cálculo de la divergencia de Jensen Shannon. Las imágenes se analizan recorriendo líneas horizontales y/o verticales con una ventana de ancho fijo, dividida en dos segmentos de igual longitud. Para la aproximación de las densidades de probabilidad a comparar recurrimos al método de aproximación del kernel de densidad, un método no paramétrico que hace la detección del borde independiente del modelo que se proponga para la distribución de probabilidad del moteado. Se ha adoptado un criterio simple para la elección de un umbral de significación para la aceptación de un borde. Se presentan los resultados obtenidos con imágenes satelitales.
 
Images obtained with coherent illumination show a multiplicative noise known as speckle. Particularly in synthetic aperture radar (SAR) satellite images the presence of this spotted noise makes it difficult the reconnaissance and delimitation of homogeneous regions and the assessment of the backscatter coefficient. We propose here a method for border detection between homogeneous regions. This method is based on Jensen Shannon divergence (JSD). Images are analyzed line by line displacing a fixed sized window vertically and/or horizontally. The window is divided in two segments of equal length and the probability density functions (PDF) associated to each segment are compared. The PDFs are approximated by the kernel density method, a non parametric approximation. In this way it is not required a prticular model for speckle. A simple criteria has been adopted for the significance value. Results obtained with satellite images are included.
 
Palabras clave: Speckle , Imágenes SAR , Divergencia de Jensen Shannon
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/186176
URL: https://cimec.org.ar/ojs/index.php/mc/article/view/6043
Colecciones
Articulos(IFEG)
Articulos de INST.DE FISICA ENRIQUE GAVIOLA
Citación
Ré, Miguel A.; Masuelli, Sergio; Aguirre Varela, Guillermo Gabriel; Detección de Bordes entre Regiones Homogéneas en Imágenes Satelitales SAR; Asociación Argentina de Mecánica Computacional; Mecánica Computacional; XXXVII; 11-2019; 2077-2083
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