Resumen:
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.
