Modelaje de imágenes con correlación.

ANA G FLESIA

Chilean Journal of Statistics

Soche, Sociedad Chilena de Estadística

Lugar: Valparaíso; Año: 1999 vol. 14 p. 43 - 67

0718-7912

En este trabajo se estudia el problema de la modelización de imágenes logradas mediante percepción remota, en especial de imágenes SAR. Un modelo de representación de imágenes posible se obtiene suponiendo que la imagen observada es un proceso estocástico bidimensional Z llamado retorno, el cual es función de otros dos procesos sobre el mismo espacio que representan el ruido Y y la imagen original X. En el caso de imágenes ópticas, el modelo mas utilizado es el aditivo, pero para imágenes SAR el modelo multiplicativo representa mejor, en un gran numero de casos, el fenómeno de ruido speckle. También se reseñan las distribuciones de probabilidad asignadas para cada uno de estos modelos, poniendo enfasis en el modelo multiplicativo para imágenes SAR. Por otra parte, los modelos matem´aticos cl´asicos no admiten, generalmente, estructura de correlación entre los procesos involucrados, lo cual restringe considerablemente el desempeño de los procesos de filtrado y clasificación en una amplia gama de casos. Es necesario entonces, comenzar a incluir en los modelos estocásticos para imágenes el problema de la correlación. En este trabajo se intenta presentar los resultados obtenidos hasta el momento en este campo y los problemas abiertos que restan para estudiar.