Nonparametric Edge Detection in Speckled Imagery

We address the issue of edge detection in Synthetic Aperture Radar imagery. In particular, we propose nonparametric methods for edge detection, and numerically compare them to an alternative method that has been recently proposed in the literature. Our results show that some of the proposed methods display superior results and are computationally simpler than the existing method. An application to real (not simulated) data is presented and discussed.Comment: Accepted for publication in Mathematics and Computers in Simulatio

Evaluación del error en la detección de puntos de borde en imágenes SAR polarimétricas

El Radar de Apertura Sintética polarimétrico (PolSAR - Polarimentric Synthetic Aperture Radar) es ampliamente utilizado en teledetección porque permite capturar imágenes terrestres de alta resolución. La interpretación automática de imágenes PolSAR es una tarea muy difícil porque éstas contienen un gran volumen de información y además se encuentran contaminadas con ruido speckle. Las características de este ruido hacen necesario utilizar métodos estadísticos para el procesamiento digital de este tipo de imágenes. En esta línea de investigación se pretende evaluar el error que se comete al calcular las posiciones de los puntos de borde dentro de la imagen, utilizando la distribución Wishart compleja y experimentos de Montecarlo en imágenes PolSAR simuladas.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y Visualización.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelo mejorado para la estimación de puntos de borde en imágenes SAR polarimétricas

El Radar de Apertura Sintética polarimétrico es un tipo especial de radar ampliamente utilizado en teledetección, permite obtener imágenes de alta resolución a gran distancia. La interpretación automática de estas imágenes es una tarea difícil, contienen gran volumen de información y se encuentran contaminadas con ruido speckle no Gaussiano ni aditivo. Este ruido hace necesario utilizar métodos estadísticos para el procesamiento y análisis de estas imágenes. El modelo de distribución estadística más utilizado en este tipo de imágenes generadas a partir de datos multilook polarimétricos es la distribución Wishart compleja. El tiempo de procesamiento para estimar la “posición de los puntos de bordes (PPB)” es relevante y existen trabajos de investigación que analizan y comparan los tiempos de procesamiento de diferentes métodos de estimación de PPB. Este trabajo tiene por objetivo reducir el tiempo de procesamiento en la estimación de PPB. A tal efecto, se analizan técnicas de estimación de PPB que usan distribución Wishart compleja, máxima verosimilitud y distancias estocásticas. Aplicando el modelo de señal en tiempo discreto se obtienen se obtienen expresiones analíticas optimizadas para la estimación de la posición de los puntos de borde y se evalúan los tiempos de procesamiento mediante Montecarlo en imágenes simuladas.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Analytic Expressions for Stochastic Distances Between Relaxed Complex Wishart Distributions

The scaled complex Wishart distribution is a widely used model for multilook full polarimetric SAR data whose adequacy has been attested in the literature. Classification, segmentation, and image analysis techniques which depend on this model have been devised, and many of them employ some type of dissimilarity measure. In this paper we derive analytic expressions for four stochastic distances between relaxed scaled complex Wishart distributions in their most general form and in important particular cases. Using these distances, inequalities are obtained which lead to new ways of deriving the Bartlett and revised Wishart distances. The expressiveness of the four analytic distances is assessed with respect to the variation of parameters. Such distances are then used for deriving new tests statistics, which are proved to have asymptotic chi-square distribution. Adopting the test size as a comparison criterion, a sensitivity study is performed by means of Monte Carlo experiments suggesting that the Bhattacharyya statistic outperforms all the others. The power of the tests is also assessed. Applications to actual data illustrate the discrimination and homogeneity identification capabilities of these distances.Comment: Accepted for publication in the IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing journa

WICC 2017 : XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Actas del XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2017), realizado en el Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA), el 27 y 28 de abril de 2017.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI