Una alternativa no paramétrica en la detección de bordes en imágenes SAR (Synthetic Aperture Radar)

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dc.contributor.advisorGirón Amaya, Edwin
dc.contributor.authorAmaya Tovar, Jessica Paola
dc.contributor.cvlachttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000284327spa
dc.coverage.campusCRAI-USTA Bogotáspa
dc.date.accessioned2020-01-21T15:32:17Z
dc.date.available2020-01-21T15:32:17Z
dc.date.issued2019-11-10
dc.descriptionEste trabajo propone una nueva alternativa no paramétrica para la detección de bordes en imágenes SAR (“Synthetic Aperture Radar “). Las imágenes Sonar, B-Ultrasound, laser y SAR poseen un ruido llamado Speckle, el cual tiene una baja relación entre la señal y la atmósfera terrestre. Varios modelos estadísticos fueron propuestos para describir este ruido, llevando al desarrollo de nuevas técnicas que mejoran el análisis de estas imágenes. Una de ellas es la distribución G 0 el cual es un modelo estadístico que permite describir una amplia gama de áreas, como, por ejemplo, en imágenes SAR, pastos (suaves), bosques (rugosidad) y zonas urbanas (Mucha rugosidad). El objetivo de este trabajo es estudiar una alternativa no paramétrica en la detección de bordes en imágenes speackled. Un nuevo detector no paramétrico desarrollado empíricamente es propuesto en este trabajo. Los resultados numéricos muestran que el nuevo detector es una alternativa al detector de Kruskal Wallis, la ganancia consiste en tener un algoritmo igual de rápido, pero mejorando la precisión en la detección del borde.spa
dc.description.abstractThis work proposes a new non-parametric alternative for the detection of borders in SAR images (“Synthetic Aperture Radar“). The images Sonar, B-Ultrasound, laser and SAR have a noise called Speckle,and which exhibits a low signal to noise ratio. Several statistical models were proposed to describe this noise, leading to the development of special techniques for the improvement and analysis of these images. One of them is the distribution G 0 which is astatistical model that allows describing a wide range of areas, such as SAR images, pastures (soft), forests (roughness) and urban areas (lots of roughness). The objective of this work is to study a non-parametric alternative in the detection of edges in speackled images. A new empirically developed edge non-parametric detector is proposed. The numerical results show that the new detector is an alternative to the Kriskal Wallis detector, the gain consists in having an equal fast algorithm improving the precision in the edge detection.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameProfesional en estadísticaspa
dc.description.domainhttp://unidadinvestigacion.usta.edu.cospa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.citationAmaya, G. (2019). Una alternativa no paramétrica en la detección de bordes en Imágenes SAR (Synthetic Aperture Radar) (Tesis de pregrado). Universidad Santo Tomás. Bogotá, Colombia.spa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.usta.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/20930
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Santo Tomásspa
dc.publisher.facultyFacultad de Estadísticaspa
dc.publisher.programPregrado Estadísticaspa
dc.relation.referencesGiron; Cribari-Neto, Frery, Nonparametric edge detection in speckled imagery, Universidade Federal de Pernambuco (2012).spa
dc.relation.referencesM. N. Fesharaki and G. R. Hellestrand, A new edge detection algorithm based on a statistical approach, International Symposium on Speech, Image Processing and Neural Networks (ISSIPNN), vol. 1, 1994, pp. 21–24.spa
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dc.relation.referencesA. C. Frery, H. J. M¨uller, C. C. Freitas, and S. J. Siqueira, A model for extremely heterogeneous clutter, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 35 (1997), no. 3, 648–659.spa
dc.relation.referencesJ. Gambini, M. Mejail, J. Jacobo-Berlles, and A. C. Frery, Accuracy of edge detection methods with local information in speckled imagery, Statistics and Computing 18 (2008), no. 1, 15–26.spa
dc.relation.referencesJ. Gambini, M. E. Mejail, J. Jacobo-Berlles, and A. C. Frery, Feature extraction in speckled imagery using dynamic B-spline deformable contours under the G 0 model, International Journal of Remote Sensing 27 (2006), no. 22, 5037–5059spa
dc.relation.referencesD. Hoon Lim and S Ju Jang, Comparison of two-sample tests for edge detection in noisy images, Journal of the Royal Statistical Society: Series D (The Statistician) 51 (2002), no. 1, 21–30.spa
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dc.relation.referencesD. H. Lim, Robust edge detection in noisy images, Computational Statistics & Data Analysis 50 (2006), no. 3, 803–812.spa
dc.relation.referencesC. Oliver and S. Quegan, Understanding synthetic aperture radar images, Artech House, Boston., 1998.spa
dc.relation.referencesC. C. Yanasse, A. C. Frery, and S. Santanna, Stochastic distributions and the multiplicative model: relations, properties, estimators and applications to SAR image analysis, Relat´orio t´ecnico, INPE, S˜ao Jos´e dos Campos, SP, Brazil, 1995.spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.subject.keywordnon-parametrics statisticsspa
dc.subject.keywordEdges detectionspa
dc.subject.keywordSAR imageryspa
dc.subject.keywordSpeckledspa
dc.subject.keywordSpeckle noisespa
dc.subject.keywordImage processing - Digital techniquesspa
dc.subject.keywordNon-parametric statisticsspa
dc.subject.keywordInterferometryspa
dc.subject.lembProcesamiento digital de imágenesspa
dc.subject.lembEstadística no paramétricaspa
dc.subject.lembInterferometríaspa
dc.subject.proposalEstadística no paramétricaspa
dc.subject.proposalRuido Speacklespa
dc.subject.proposalDetección de bordesspa
dc.subject.proposalImágenes SARspa
dc.titleUna alternativa no paramétrica en la detección de bordes en imágenes SAR (Synthetic Aperture Radar)spa
dc.typebachelor thesis
dc.type.categoryFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.driveinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.localTesis de pregradospa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion

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