Modelos de mistura de distribuicoes na segmentacao de imagens. sar polarimetricas multilook

• Processo: 04/09334-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2004
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2008
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Nelson Delfino d'Ávila Mascarenhas
• Beneficiário: Michelle Matos Horta Tenca
• Instituição Sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Segmentação de imagens
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aglomeracao De Dados | Atributos Espaciais | Atributos Espectrais | Segmentacao De Imagens

Resumo

Este projeto de doutorado concentra-se em aplicar modelos de mistura de distribuições para analisar imagens, em particular para realizar o processo de segmentação por meio de técnicas de aglomeração de dados (clustering). As possíveis imagens a serem analisadas serão imagens de sensoriamento remoto orbitais e aerotransportadas e imagens tomográficas multiespectrais de ressonância magnética de frutas obtidas pelo tomógrafo da Embrapa Instrumentação Agropecuária. Serão utilizados atributos espectrais combinados com atributos espaciais derivados de filtros convolucionais seguidos de operações pontuais não-lineares e atributos derivados de matrizes de co-ocorrência. O desempenho dos algoritmos de aglomeração será comparado nos casos de atributos espectrais somente e atributos espectrais combinados aos espaciais, com ou sem ruído gaussiano adicionado. A avaliação do desempenho será feita comparando o resultado da segmentação com a verdadeira segmentação (verdade terrestre) quando disponível ou com a segmentação por watersheds, utilizando uma extensão do algoritmo de watersheds para imagens multiespectrais. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

HORTA, MICHELLE M.; MASCARENHAS, NELSON D. A.; FRERY, ALEJANDRO C.; IEEE. A Comparison of Clustering Fully Polarimetric SAR Images Using SEM Algorithm and G(P)(0) Mixture Model With Different Initializations. 19TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOLS 1-6, v. N/A, p. 4-pg., 2008-01-01. (04/09334-0)

HORTA, MICHELLE M.; MASCARENHAS, NELSON D. A.; FRERY, ALEJANDRO C.; LEVADA, ALEXANDRE L. M.; ROZINAJ, G; CEPKO, J; TRUCHLY, P; VRABEC, J; VOJTKO, J. Clustering of fully polarimetric SAR data using finite G(p)(0) mixture model and SEM algorithm. PROCEEDINGS OF IWSSIP 2008: 15TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, SIGNALS AND IMAGE PROCESSING, v. N/A, p. 2-pg., 2008-01-01. (04/09334-0)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

TENCA, Michelle Matos Horta. Modelos de mistura de distribuições na segmentação de imagens SAR polarimétricas multi-look. 2009. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Física de São Carlos (IFSC/BT) São Carlos.