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Contrast measures and stochastic distances in a model for speckled data

David Costa do Nascimento, Abraão 31 January 2008 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T15:58:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3726_1.pdf: 1443309 bytes, checksum: cfa980862b0a133b735d2acbdaae2c89 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / As imagens de radar de abertura sintetica (Synthetic Aperture Radar - SAR) são de grande significância em processamento de imagens. A principal dificuldade em se trabalhar com imagem SAR e a presença do ruído speckle. Por causa do ruido speckle, propor testes paramétricos para avaliar rugosidade no contexto de imagem SAR e muito problematico. Neste contexto, muitas versões de melhoramento (redução de viés por abordagens numérica e analitica, e versões robustas) de estimadores do parâmetro de rugosidade da familia G0 são considerados, mas poucos tem considerado tambem o parâmetro de escala . Esta dissertação propõe uma metodologia diferente de métodos clássicos assintoticos and bootstrap para tratar com esta questão. Através de oito estatísticas de teste baseada em medida de distãncia estocastica que envolve a medida generica (h;)-divergence proposta por Salicru et al. (1994); este trabalho avalia via experimento de Monte Carlo a homogeneidade, H0 : [1 1]t = [2 2]t, em imagens SAR com duas classes X G0 I (1; 1; L) e Y G0 I (2; 2; L)

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