Segmentación de secuencias con distribución gamma

Autores
Aguirre Varela, Guillermo Gabriel; Ré, Miguel Angel; Masuelli, Sergio
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
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
Fil: Aguirre Varela, Guillermo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación (UNC-FAMAF). Córdoba. Argentina
Fil: Ré, Miguel Angel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación (UNC-FAMAF). Córdoba. Argentina
Fil: Masuelli, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación (UNC-FAMAF). Córdoba. Argentina
Fuente
An. (Asoc. Fís. Argent., En línea) 2019;02(30):36-41
Materia
SPECKLE
SAR
DIVERGENCIA DE JENSEN SHANNON
SPECKLE
SAR
DIVERGENCE OF JENSEN SHANNON
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
Repositorio
Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
Institución
Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
OAI Identificador
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Acceder
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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/ar2025-09-29T13:40:34Zafa: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:18962025-09-29 13:40:35.479Biblioteca Digital (UBA-FCEN) - Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturalesfalse
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