Non-parametric edge detection in speckled imagery

Abstract

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