Análisis del funcionamiento de un método basado en Wavelets borroso para la detección de bordes en imágenes sintéticas del Tipo SAR

Autores
Nemer Pelliza, Karim Alejandra; Pucheta, Martín Alejo; Flesia, Ana Georgina
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
La detección automática de líneas costeras y riberas, a partir de imágenes de radar de apertura sintética (conocidas como SAR, por las siglas en inglés de Synthetic Aperture Radar) es una tareadifícil dentro del campo del procesamiento de imágenes, debido a la presencia de retrodispersiones similares al ruido moteado multiplicativo. Recientemente, se presentó un Marco Wavelet Borroso (FuzzyWavelet Framework, FWF) para la detección de líneas costeras en imágenes SAR basado en una combinación de Wavelets unidimensionales, como filtro para la eliminación de parte del ruido moteado, yLógica Difusa, para la detección de las líneas costeras, ya que tiene su potencialidad en la toma de decisiones en ambientes ruidosos y mal definidas (K. Nemer Pelliza, tesis doctoral, Universidad TecnológicaNacional, Facultad Regional Córdoba, Argentina, 2016). Para realizar la detección de líneas costeras, seconstruye un mapa borroso de la imagen Wavelet intermedia, extrayéndose sus bordes. Dicho algoritmocodifica las filas y columnas de píxeles de la imagen, por lo que posee buena exactitud y preferencia enidentificar bordes verticales y horizontales; la ventaja de este algoritmo es su rapidez y eficiencia. En elpresente trabajo se presenta un estudio para analizar la detección de bordes en situaciones desfavorablespara el algoritmo con el objetivo de mejorarlo y resolver el problema con mayor exactitud. Para esto segeneran imágenes dicotómicas, con figuras de bordes lisos con presencia de líneas no alineadas con filaso columnas (por ej. círculo, rombo, estrella, etc.), se les aplican las 120 combinaciones distribuciones deretrodispersiones, para obtener imágenes similares a las del tipo SAR. Se calcula el error de detecciónde borde y se muestran las características de las imágenes que generan un mayor nivel de error en elmétodo. Finalmente, se indican las posibles vías de acción para mejorar el FWF.
Fil: Nemer Pelliza, Karim Alejandra. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Departamento de Electronica; Argentina
Fil: Pucheta, Martín Alejo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Flesia, Ana Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática. Universidad Nacional de Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomia y Física. Sección Matemática. Grupo de Probabilidad y Estadística; Argentina
Materia
Wavelets
Logica borrosa
Imágenes SAR
Detección de bordes
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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