Estudio de algoritmos para detección de bordes en imágenes SAR satelitales basados en la divergencia de Jensen Shannon
Tesis (Lic. en Cs. de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2023.
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| Autor principal: | |
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| Formato: | bachelorThesis |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11086/548624 |
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I10-R141-11086-548624 |
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I10-R141-11086-5486242023-08-31T13:19:21Z Estudio de algoritmos para detección de bordes en imágenes SAR satelitales basados en la divergencia de Jensen Shannon Pereyra, Matías Nahuel Masuelli, Sergio Atmósfera y ciencias de la tierra Ciencias físicas e ingeniería Informática aplicada Detección de borde Satélites SAR Grafos Python Earth and atmospheric sciences Physical sciences and engineering Applied computing Tesis (Lic. en Cs. de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2023. Fil: Pereyra, Matías Nahuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina. La detección de bordes en imágenes SAR se ve dificultada por el ruido "speckle". Un enfoque basado en la divergencia de Jensen-Shannon no ha logrado solucionar completamente el problema. Para abordarlo, se implementó un método que identifica los puntos del borde real y los separa del ruido introducido. Se utiliza un filtrado repetido y se convierte la imagen JSD en un grafo, transformándolo en un árbol mediante el algoritmo Union Find Kruskal. Se eligen los puntos inicial y final del borde y se utiliza el algoritmo Depth First Search (DFS) para encontrar un camino que los conecte, graficando los puntos para una mejor comprensión visual. Los resultados son satisfactorios con una detección de bordes detallada y valiosa información sobre la superficie analizada. The edge detection in SAR images is hampered by speckle noise. An approach based on Jensen-Shannon divergence has not been able to solve the problem completely. To solve this problem, a method has been implemented that identifies the actual edge points and separates them from the introduced noise. Repeated filtering is used and the JSD image is converted into a graph, which is then transformed into a tree using the Union Find Kruskal algorithm. The start and end points of the boundary are selected and the Depth First Search (DFS) algorithm is used to find a path that connects them, and the points are plotted for better visual understanding. The results are satisfactory with detailed edge detection and valuable information about the analyzed surface. Fil: Pereyra, Matías Nahuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina. 2023-08-29T17:17:03Z 2023-08-29T17:17:03Z 2023-06-30 bachelorThesis http://hdl.handle.net/11086/548624 spa Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
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Masuelli, Sergio Pereyra, Matías Nahuel |
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