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Análise de texturas em imagens de radar usando modelos ARMA

Dutra, Luciano VieiraMascarenhas, Nelson Delfino d´Ávila

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um método para caracterização de texturas aleatórias utilizando modelos estatísticos autorregressivos e média móvel (ARMA), bem como a utilização desses modelos para melhorar o resultado da classificação pontual de máxima verossimilhança de imagens de radar de abertura sintética (SAR). Sob o ponto de vista estatístico uma imagem é representada como um processo estocástico bidimensional. Foi utilizada, entretanto, uma versão linearizada da imagem concatenando-se segmentos de linhas da imagem formando assim uma sequência inidimensional. Um ou mais modelos ARMA são ajustados a essas sequencias obtidas por classes. Tais modelos representam o processo de formação de cada textura do ponto de vista estatístico. A imagem original é filtrada por filtros inversos derivados dos modelos obtidos para cada classe, obtendo-se assim tantos canais quantas classes texturais foram definidas a priori. O treinamento e a de canais, que se adaptam melhor às condições para o qual o classificador de máxima verossimilhança foi projetado, promovendo assim uma melhoria na precisão da classificação. Testes foram efetuados nas imagens de radar. Essas imagens de certa forma máscara a textura natural do terreno. Mesmo assim, foi observada uma melhoria no desempenho global do classificador.

http://sibgrapi.sid.inpe.br/rep/sid.inpe.br/sibgrapi/2012/08.22.02.10?mirror=sid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24&metadatarepository=sid.inpe.br/sibgrapi/2012/08.22.02.10.09

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