Classificação de texturas usando modelos ARMA e distâncias da função de autocorrelação / Texture classification using arma models and distances of autocorrelation function

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

14/12/1989

RESUMO

Com o aumento da resolucao das imagens de satelite de recursos terrestres, a informacao de textura torna-se cada vez mais importante como auxilio na detecao e medidas dos objetos presentes nessas imagens. Neste trabalho e proposto um metodo para descrever e classificar texturas baseado em modelos autorregrassivos e de media movel (ARMA) bidimencionais. Esses modelo sao derivados de modelos unidimensionais estimados sobre series unidimensionais obtidas pela concatenacao de linhas ou colunas da imagem e filtradas pelos filtros derivados desses, gerando tantos canais quantos forem as classes de texturas. Considera-se a distribuicao conjunta das saidas dos filtros para cada classe. A imagem e classificada ponto a ponto usando um classificador de maxima versossimilhanca, ou por amostras (conjunto conectado de pixels) usando os criterios de distancia JM, de maxima verossimilhanca amostral ou maioria. E proposto tambem um novo classificador de amostras baseado em distancias da funcao de autocorrelacao bidimensional. Os metodos foram testados usando imagens de radar de abertura sintetica, do livro de Brodatz e imagens SPOT pancromaticas. Os modelos para as classes definidas foram apresentados e discutidos. Os resultados das classificacoes mostraram substancial melhoria no desempenho medio (uma estimativa para a probabilidade de erro), principalmente para os casos onde a diferenca entre a media das classes e pequena. Foi observado tambem um bom desempenho quando se usa o classificfador de amostras baseado em distância entre distribuições.

ASSUNTO(S)

modelos estatísticos classificação de padrões processamento de imagens arma texture image processing classification arma models

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