RODRIGUES, Francisco Alixandre Ávila. Método de log-cumulantes em processamento de imagens SAR. 2017. 60 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática)–Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017. / Submitted by Hohana Sanders (hohanasanders@hotmail.com) on 2017-03-22T12:23:53Z
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Previous issue date: 2017-01-19 / Image segmentation can be applied to a broad class of different problems. However, it is not usually a simple task for Synthetic Aperture Radar (SAR) images due to the presence of speckle. Given the importance of SAR images in remote sensing problems, this thesis introduces a general and simple methodology to achieve SAR image segmentation by using the estimated roughness parameters of SAR data modeled by $G_I^0$ and $G_A^0$ distributions, instead of directly processing the speckled images. In this paper, we adopted the log-cumulants method for the roughness parameter estimation. The performance evaluation of the results was attained in terms of the Error of Segmentation and Cross-Region Fitting measures for synthetic and real SAR images, respectively. Regarding synthetic images, we performed Monte Carlo experiments which confirmed the suitability of SAR image segmentation by means of roughness parameters. The results showed that the methodology provides a feasible input to SAR image segmentation algorithms which also include thresholding based methods. Actually, the proposed approach accomplished satisfactory results for the most critical case study, the single-look images, which are markedly affected by speckle. The application of the log-cumulants method to synthetic aperture radar data processing encompasses parameter estimation of probability density functions. The good estimation performance of this method has fostered researches in SAR data modeling and processing with the $G_I^0$ distribution. Numerical methods are usually applied to estimate parameters of the $G_I^0$ distribution by log-cumulants and therefore they can result in high computational cost. Here, we propose a fast log-cumulants approach for SAR data modeled by the $G_I^0$ distribution. Experimental tests were carried out on sets of simulated and real SAR data. / A segmentação de imagens é uma tarefa que pode ser aplicada a uma ampla classe de problemas em visão computacional. No entanto, não se trata de uma tarefa simples quando aplicada a imagens de Radar de Abertura Sintética (SAR) devido à presença do ruído \textit{speckle}. Dada a importância das imagens SAR em problemas de sensoriamento remoto, esta tese introduz uma metodologia geral e simples para segmentação de imagens usando os parâmetros de rugosidade estimados a partir de dados modelados pelas distribuições $G_I^0$ e $G_A^0$, em vez de processar diretamente as imagens ruidosas. Para tanto, adotamos o método log-cumulantes para a estimação de parâmetros de rugosidade. A avaliação de desempenho dos resultados foi realizada em termos das medidas de Erro de Segmentação e de \textit{Cross-Region Fitting} para imagens SAR sintéticas e reais, respectivamente. Em relação às imagens sintéticas, foram realizadas experimentos de Monte Carlo que confirmaram a adequação da segmentação da imagem SAR por meio de parâmetros de rugosidade. Os resultados mostraram que a metodologia fornece uma entrada viável para algoritmos de segmentação de imagens SAR dentre os quais se incluem métodos baseados em limiarização. Na verdade, a abordagem proposta obteve resultados satisfatórios para o estudo de caso mais crítico, que são as imagens com número de visadas igual a 1, as quais são bastante afetadas pelo \textit{speckle}. A estimação de parâmetros de funções de densidade de probabilidade usando o método log-cumulantes tem sido utilizada no processamento de imagens de radar de abertura sintética. O bom desempenho deste método tem fomentado a pesquisa em modelagem e processamento de dados SAR com a distribuição $G_I^0$ e $G_A^0$. Em geral, métodos numéricos são aplicados para estimar os parâmetros das distribuiçãos $G_I^0$ e $G_A^0$ pelo método de log-cumulantes e, portanto, podem resultar em alto custo computacional. Neste trabalho, também propomos uma abordagem rápida para o método de log-cumulantes mantendo a boa qualidade das estimativas dos parâmetros. A abordagem proposta foi aplicada a conjuntos de dados simulados e reais.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/22980 |
| Date | 19 January 2017 |
| Creators | Rodrigues, Francisco Alixandre Ávila |
| Contributors | Medeiros, Fátima Nelsizeuma Sombra de |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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