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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6193
Título: Non-parametric edge detection in speckled imagery
Autor(es): Giovanny Giron Amaya, Edwin
Palavras-chave: Speckle noise;Speckled imagery;SAR imagery;Edges detection;Keywords: Non-parametrics statistics
Data do documento: 31-Jan-2008
Editor: Universidade Federal de Pernambuco
Citação: Giovanny Giron Amaya, Edwin; César Frery Orgambide, Alejandro. Non-parametric edge detection in speckled imagery. 2008. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2008.
Resumo: Este trabalho propõe uma técnica não-paramétrica para detecção de bordas em imagens speckle. As imagens SAR ("Synthetic aperture Radar"), sonar, B-ultrasound e laser são corrompidas por um ruído não aditivo chamado speckle. Vários modelos estatísticos foram propostos para desrever este ruído, levando ao desenvolvimento de técnicas especiais para melhoramento e análise de imagens. A distribuição G0 é um modelo estatístico que consegue descrever uma ampla gama de áreas, como, por exemplo, em dados SAR, pastos (lisos), florestas (rugosos) e áreas urbanas (muito rugosos). O objetivo deste trabalho é estudar ténicas alternativas na detecção de imagens speckled, tomando como ponto de partida Gambini et al. (2006, 2008). Um novo detector de borda baseado no teste de Kruskal Wallis é proposto. Os nossos resultados numéricos mostram que esse detector é uma alternativa atraente ao detector de M. Gambini, que é baseado na função de verossimilhançaa. Neste trabalho fornecemos evidências de que a técnica de M. Gambini pode ser substituída om sucesso pelo método Kruskal Wallis. O ganho reside em ter um algoritmo 1000 vezes mais rápido, sem omprometer a qualidade dos resultados
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6193
Aparece na(s) coleção(ções):Dissertações de Mestrado - Estatística

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