Aplicación de un filtro stack en imágenes con ruido speckle

Las imágenes de radar de apertura sintética (SAR) o las generadas con sistemas de ultrasonido, son muy difíciles de analizar e interpretar debido a que están contaminadas por el ruido speckle. En este trabajo se presenta la aplicación de un filtro adaptativo no lineal, que tiene el objetivo de atenuar el ruido speckle y mejorar la imagen para facilitar la búsqueda de características. Está basado en el entrenamiento con dos imágenes, una que no tiene ruido y otra contaminada con un ruido de distribución similar al de la imagen que se quiere tratar. Con el fin de hallar bordes de objetos se aplica un algoritmo de extracción de contornos basado en curvas B-spline deformables. Se han hecho pruebas con imágenes sintéticas y reales, obteniéndose muy buenos resultados.Eje: OtrosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Segmentación de imágenes SAR usando filtros Stack y curvas B-spline

Las imágenes generadas con sistemas de iluminación coherente, como las de Radar de Apertura Sintética (SAR) son muy difíciles de segmentar porque poseen ruido speckle. El ruido speckle es especialmente complejo de remover, debido a su naturaleza no aditiva. Estas imágenes pueden tener zonas homogéneas, heterogéneas o muy heterogéneas, correspondientes a zonas de pastura, bosque o urbanas, respectivamente. La extracción de los bordes entre las diferentes regiones es un tema importante en análisis de imágenes y se utiliza en diversas aplicaciones. En este trabajo se presenta la aplicación de un filtro adaptativo no lineal, denominado stack filter, que tiene el objetivo de remover el ruido speckle y mejorar la imagen para facilitar la búsqueda de características. Está basado en el entrenamiento con dos imágenes, una que se supone ideal (sin ruido) y otra imagen con un ruido speckle. Con el fin de hallar bordes de diferentes regiones en la imagen, se aplica un algoritmo de extracción de contornos basado en curvas B-spline y una distribución estadística adecuada. El algoritmo propuesto se aplica a imágenes SAR reales y se obtienen muy buenos resultados.III Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicación de un filtro stack en imágenes con ruido speckle

Las imágenes de radar de apertura sintética (SAR) o las generadas con sistemas de ultrasonido, son muy difíciles de analizar e interpretar debido a que están contaminadas por el ruido speckle. En este trabajo se presenta la aplicación de un filtro adaptativo no lineal, que tiene el objetivo de atenuar el ruido speckle y mejorar la imagen para facilitar la búsqueda de características. Está basado en el entrenamiento con dos imágenes, una que no tiene ruido y otra contaminada con un ruido de distribución similar al de la imagen que se quiere tratar. Con el fin de hallar bordes de objetos se aplica un algoritmo de extracción de contornos basado en curvas B-spline deformables. Se han hecho pruebas con imágenes sintéticas y reales, obteniéndose muy buenos resultados.Eje: OtrosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Polarimetric SAR Image Segmentation with B-Splines and a New Statistical Model

We present an approach for polarimetric Synthetic Aperture Radar (SAR) image region boundary detection based on the use of B-Spline active contours and a new model for polarimetric SAR data: the GHP distribution. In order to detect the boundary of a region, initial B-Spline curves are specified, either automatically or manually, and the proposed algorithm uses a deformable contours technique to find the boundary. In doing this, the parameters of the polarimetric GHP model for the data are estimated, in order to find the transition points between the region being segmented and the surrounding area. This is a local algorithm since it works only on the region to be segmented. Results of its performance are presented

Segmentation with active contours: a comparative study of B-Spline and Level Set techniques

Active contours approach is a very used family of techniques in image analysis. This work presents a comparative study between two active contour approaches for image segmentation. Level sets method and deformable contours under B-spline representation are compared. These image segmentation methods have different features and are difficult to compare in terms of performance, accuracy and initialization conditions. Both are implemented and a way to calculate the approximation error is developed. As a conclusion of this work a theoretical comparison and a comparative characterization of the approximation error for each method are presented. 1

Parametric Roughness Estimation in Amplitude SAR Images under the Multiplicative Model

The problem of estimating the roughness in SAR images is considered in this paper. It is assumed that this estimation is performed under the validity of the Multiplicative Model, for one- and multilook amplitude data and small-to-moderate sample sizes. Within the Multiplicative Model, a quite flexible distribution for the observations is considered, which has been recently proposed for the modelling of areas with a wide varying range of roughness. Some properties of this distribution are presented. Several estimators are compared using a Mote Carlo experience, and an application to filtering is provided

Classification of SAR images using a general and tractable multiplicative model

Among the frameworks for Synthetic Aperture Radar (SAR) image modelling and analysis, the multiplicative model is very accurate and successful. It is based on the assumption that the observed random field is the result of the product of two independent and unobserved random fields: X and Y. The random field X models the terrain backscatter and, thus, depends only on the type of area each pixel belongs to. The random field Y takes into account that SAR images are the result of a coherent imaging system that produces the well known phenomenon called speckle noise, and that they are generated by performing an average of n statistically independent images (looks) in order to reduce the noise effect. There are various ways of modelling the random field X; recently Frery, Müller, Yanasse & Sant’Anna (1997) proposed the Γ −1/2 (α, γ) distribution. This, with the usual Γ 1/2 (n, n) distribution for the amplitude speckle, resulted in a new distribution for the return: the G 0 A(α, γ, n) law. The parameters α and γ depend only on the ground truth, and n is the number of looks. The advantage of this distribution over the ones used in the past is that it models very well extremely heterogeneous areas like cities, as well as moderately heterogeneous areas like forests, and homogeneous areas like pastures as well. As the ground truth can be characterized by the parameters α and γ, their estimation in each pixel generates parameter maps that can be used a