Segmentación de secuencias con distribución Gamma
; Re, Miguel Angel ; Masuelli, Sergio Otros responsables
Fecha
07/2019
Editorial
Asociación Física Argentina
Revista
Anales AFA
Título del libro
Nombre del evento
Fecha del evento
Institución organizadora
ISSN
0327-358X
eISSN
1850-1168
ISBN
Idioma
Español
Tipo del evento
Clasificación temática
Palabras clave
Resumen
En imágenes obtenidas con iluminación coherente como las de radar de apertura sintética (SAR), aparece un ruido multiplicativo conocido como speckle. El speckle hace que zonas radiométricamente homogéneas respondan con distribuciones tipo Gamma. La detección de bordes en este tipo de imágenes es de interés y utilidad en muchas aplicaciones. En este trabajo se proponen tres métodos de análisis mediante segmentación basados en el cálculo de la Divergencia de Jensen Shannon que pueden ser aplicados a imágenes SAR. La aproximación de las distribuciones de probabilidad se realizó mediante el método del Kernel de densidad.
In images obtained with coherent lighting such as synthetic aperture radar (SAR), a multiplicative noise known as speckle appears. The speckle makes radiometric homogeneous zones respond with Gamma type distributions. The detection of edges in this type of images is of interest and usefulness in many applications. In this paper three methods of analysis by segmentation based on the calculation of the Jensen Shannon Divergence that can be applied to SAR images are proposed. The approximation of the probability distributions was carried out using the density Kernel method.
In images obtained with coherent lighting such as synthetic aperture radar (SAR), a multiplicative noise known as speckle appears. The speckle makes radiometric homogeneous zones respond with Gamma type distributions. The detection of edges in this type of images is of interest and usefulness in many applications. In this paper three methods of analysis by segmentation based on the calculation of the Jensen Shannon Divergence that can be applied to SAR images are proposed. The approximation of the probability distributions was carried out using the density Kernel method.
Colecciones
Aprobación
Revisión
Complementado por
Referenciado por
Licencia Creative Commons
Excepto donde se indique lo contrario, la licencia de este ítem se describe como by-nc
