Desarrollo de métodos multirresolución para la segmentación de imágenes de sensores remotos

Abstract

En el presente trabajo de tesis se estudiaron métodos multirresolución con la intención de contribuir a la segmentación de imágenes de sensores remotos, con especial interés en datos de radar de apertura sintética (SAR). Se hizo énfasis en dos aplicaciones: la detección de áreas inundadas y la segmentación de texturas. Para la detección de cuerpos de agua se estimaron los espectros de singularidades de imágenes ópticas y SAR a partir de la teoría multifractal gruesa y se estableció un criterio de segmentación en base a sus características. La segmentación de texturas fue abordada mediante la propuesta de cuatro distribuciones de probabilidad locales, basadas en coe cientes de la transformada wavelet discreta no decimada (UDWT) y la transformada curvelet. Esas distribuciones son calculadas para cada punto de una imagen y analizadas con la medida de información de Shannon.