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

Fil: San Martín, Víctor Manuel. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; Argentina.

Detalles Bibliográficos
Autor principal:	San Martín, Víctor Manuel
Otros Autores:	Figliola, María Alejandra
Formato:	Tesis doctoral acceptedVersion
Lenguaje:	Español Español
Publicado:	Universidad Nacional de General Sarmiento 2021
Materias:	Segmentación Sensores remotos Imágenes SAR Imágenes ópticas Análisis multifractal Transformada Wavelet Transformada Wavelet Discreta No Decimada Transformada Curvelet Medida de Información de Shannon
Acceso en línea:	http://repositorio.ungs.edu.ar:8080/xmlui/handle/UNGS/769
Aporte de:	Repositorio Institucional Digital de Acceso Abierto (UNGS) de Universidad Nacional de General Sarmiento

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spelling	I71-R177-UNGS-7692023-05-17T16:42:36Z Desarrollo de métodos multirresolución para la segmentación de imágenes de sensores remotos San Martín, Víctor Manuel Figliola, María Alejandra Segmentación Sensores remotos Imágenes SAR Imágenes ópticas Análisis multifractal Transformada Wavelet Transformada Wavelet Discreta No Decimada Transformada Curvelet Medida de Información de Shannon 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. 2021-11-03T17:36:42Z 2021-11-03T17:36:42Z 2020-06-05 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:ar-repo/semantics/tesis doctoral info:eu-repo/semantics/acceptedVersion San Martín, V. (2020). Desarrollo de métodos multirresolución para la segmentación de imágenes de sensores remotos. [Tesis de doctorado]. Los Polvorines, Argentina : Universidad Nacional de General Sarmiento http://repositorio.ungs.edu.ar:8080/xmlui/handle/UNGS/769 spa es info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf 168 p., il., tbls. application/pdf Universidad Nacional de General Sarmiento
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