SVM en clasificación de imágenes SAR con características de textura

Las imágenes SAR (Synthetic Aperture Radar) cumplen un rol fundamental en el monitoreo ambiental y observación terrestre debido a que proveen información que las imágenes ópticas no proporcionan. Sin embargo, estas imágenes están contaminadas con un ruido inherente al método de captura, llamado ruid...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Rey, A., Gambini, J., Delrieux, Claudio
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2021
Materias:	Ciencias Informáticas Clasificación de imágenes SAR Características de textura Entropía Dimensión fractal SVM
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/141277 http://50jaiio.sadio.org.ar/pdfs/saiv/SAIV-01.pdf
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Las imágenes SAR (Synthetic Aperture Radar) cumplen un rol fundamental en el monitoreo ambiental y observación terrestre debido a que proveen información que las imágenes ópticas no proporcionan. Sin embargo, estas imágenes están contaminadas con un ruido inherente al método de captura, llamado ruido speckle, que dificulta su análisis e interpretación automática. Los modelos avanzados de segmentación de imágenes SAR están dedicados a resolver las dificultades que este ruido provoca. En este sentido, resulta de suma importancia el estudio de parámetros que describan las características estructurales de textura de la imagen en presencia de ruido speckle. En este trabajo, se propone un nuevo modelo de clasificación de imágenes SAR basado en el cálculo de descriptores de textura locales, formando un vector característico, el cual involucra estimaciones de parámetros de una distribución de probabilidad, estimaciones de la dimensión fractal y entropía de Tsallis. Luego, el etiquetado de cada píxel se realiza utilizando el método de clasificación supervisada SVM (Support Vector Machine). Se analizan los resultados de aplicar el algoritmo propuesto en imágenes SAR sintéticas, simples y con valores extremos agregados, los cuales muestran alta eficacia y son prometedores para la aplicación en imágenes SAR reales.
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SVM en clasificación de imágenes SAR con características de textura

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