Clasificacion de imagenes por medio de algoritmo CEM para modelo de datos GARCH-2D

J. PASCUAL; J. I. FERNANDEZ MICHELLI; N. VON ELLENRIEDER; M. HURTADO; J. ARETA; C. MURAVCHIK

Bariloche

Congreso; Congreso Bienal de IEEE Argentina, ARGENCON; 2014

El objetivo de la clasificacion en el procesamientode imagenes de radar de apertura sintetica (SAR) es asignarcada pıxel a una clase de acuerdo con alguna caracterısticadel terreno iluminado. En este trabajo se presenta un metodode clasificacion para imagenes SAR a traves del criteriode maximo a posteriori (MAP) por medio del algoritmoEM (Expectation-Maximization) basado en un modelo demezcla de procesos GARCH-2D para los datos. Este modelosupone que la funcion densidad de probabilidad (fdp) de losdatos puede descomponerse en un numero finito de fdp?s deprocesos GARCH-2D, las cuales representan las clases a lasque pertenecen los pıxeles y cuyos parametros son estimadositerativamente por medio del algoritmo EM. Una vez realizadala estimacion de los parametros, se evalua la probabilidada posteriori de que cada pıxel pertenezca a cada clase y serealiza la clasificacion por medio del criterio MAP. En basea este modelo, se deducen las expresiones necesarias para laimplementacion de los procesos de estimacion y clasificacion.Finalmente, se verifica el desempe?no del metodo a traves deun ejemplo numerico para un caso particular y se realizauna comparacion considerando una variante del algoritmo apartir de un modelo de la densidad de los datos como mezclade fdp?s Gaussianas.