Desarrollo de métodos multirresolución para la segmentación de imágenes de sensores remotos

Autores
San Martín, Víctor Manuel
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Figliola, María Alejandra
Descripción
Fil: San Martín, Víctor Manuel. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; Argentina.
En el presente trabajo de tesis se estudiaron métodos multirresolución con la intención de contribuir a la segmentación de imágenes de sensores remotos, con especial interés en datos de radar de apertura sintética (SAR). Se hizo énfasis en dos aplicaciones: la detección de áreas inundadas y la segmentación de texturas. Para la detección de cuerpos de agua se estimaron los espectros de singularidades de imágenes ópticas y SAR a partir de la teoría multifractal gruesa y se estableció un criterio de segmentación en base a sus características. La segmentación de texturas fue abordada mediante la propuesta de cuatro distribuciones de probabilidad locales, basadas en coe cientes de la transformada wavelet discreta no decimada (UDWT) y la transformada curvelet. Esas distribuciones son calculadas para cada punto de una imagen y analizadas con la medida de información de Shannon.
Materia
Segmentación
Sensores remotos
Imágenes SAR
Imágenes ópticas
Análisis multifractal
Transformada Wavelet
Transformada Wavelet Discreta No Decimada
Transformada Curvelet
Medida de Información de Shannon
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Repositorio
Repositorio Institucional UNGS
Institución
Universidad Nacional de General Sarmiento
OAI Identificador
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