Clasificación de Imágenes por medio de algoritmo CEM para modelo de datos GARCH 2D

JUAN P. PASCUAL; JUAN I. FERNÁNDEZ MICHELLI; NICOLAS VON ELLENRIEDER; MARTÍN HURTADO; JAVIER ARETA; CARLOS MURAVCHIK

San Carlos de Bariloche

Congreso; 2014 IEEE Biennial Congress of Argentina (ARGENCON); 2014

Univ. Nac. de Río Negro y Univ. Nac. de La Plata

El objetivo de la clasificación en el procesamiento de imágenes de radar de apertura sintética (SAR) es asignar cada píxel a una clase de acuerdo con alguna característica del terreno iluminado. En este trabajo se presenta un método de clasificación para imágenes SAR a través del criterio de máximo a posteriori (MAP) por medio del algoritmo EM (Expectation-Maximization) basado en un modelo de mezcla de procesos GARCH-2D para los datos. Este modelo supone que la función densidad de probabilidad (fdp) de los datos puede descomponerse en un número finito de fdp?s de procesos GARCH-2D, las cuales representan las clases a las que pertenecen los píxeles y cuyos parámetros son estimados iterativamente por medio del algoritmo EM. Una vez realizada la estimación de los parámetros, se evalúa la probabilidad a posteriori de que cada píxel pertenezca a cada clase y se realiza la clasificación por medio del criterio MAP. En base a este modelo, se deducen las expresiones necesarias para la implementación de los procesos de estimación y clasificación. Finalmente, se verifica el desempeñoo del método a través de un ejemplo  numérico para un caso particular y se realiza una comparación considerando una variante del algoritmo a partir de un modelo de la densidad de los datos como mezcla de fdp?s Gaussianas.