Segmentación de secuencias con distribución gamma

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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Aguirre Varela, Guillermo Gabriel, Ré, Miguel Angel, Masuelli, Sergio
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2019
País:Argentina
Institución:Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
Repositorio:Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
Idioma:español
OAI Identifier:afa:afa_v30_n02_p036
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v30_n02_p036
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:SPECKLE
SAR
DIVERGENCIA DE JENSEN SHANNON
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spelling Segmentación de secuencias con distribución gammaSegmentation of sequences with gamma distributionAguirre Varela, Guillermo GabrielRé, Miguel AngelMasuelli, SergioSPECKLESARDIVERGENCIA DE JENSEN SHANNONSPECKLESARDIVERGENCE OF JENSEN SHANNONEn 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 densidadIn 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 methodFil: Aguirre Varela, Guillermo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación (UNC-FAMAF). Córdoba. ArgentinaFil: Ré, Miguel Angel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación (UNC-FAMAF). Córdoba. ArgentinaFil: Masuelli, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación (UNC-FAMAF). Córdoba. ArgentinaAsociación Física Argentina2019info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v30_n02_p036An. (Asoc. Fís. Argent., En línea) 2019;02(30):36-41reponame:Biblioteca Digital (UBA-FCEN)instname:Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturalesinstacron:UBA-FCENspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar2024-05-10T10:40:33Zafa:afa_v30_n02_p036Institucionalhttps://digital.bl.fcen.uba.ar/Universidad públicaNo correspondehttps://digital.bl.fcen.uba.ar/cgi-bin/oaiserver.cgiana@bl.fcen.uba.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:18962024-05-10 10:40:34.695Biblioteca Digital (UBA-FCEN) - Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturalesfalse
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