Estimación paramétrica en un modelo para imágenes PolSAR

LUCINI, MARÍA MAGDALENA; DUARTE, LUIS MIGUEL

Buenos Aires

Congreso; 2016 IEEE Biennial Congress of Argentina (ARGENCON); 2016

UTN Buenos Aires- IEEE

La distribuci´on Wishart compleja (escalada) es un modelo que ajusta exitosamente datos multilook de sensores full SAR polarim´etricos (PolSAR) de regiones homog´eneas y cuyos par´ametros, $L$ y $Sigma$, est´an intr´insecamente ligados al proceso f´{i}sico de formaci´on de la imagen, brindando informaci´on sobre el n´umero de looks ($L$) y el brillo ($|Sigma|$) de la misma. Varias t´ecnicas habitualmente empleadas en el procesamiento y an´alisis de im´agenes, como clasificaci´on y segmentaci´on, requieren en alguna instancia de la estimaci´on de dichos par´ametros. Suponiendo $L$ conocido, en este trabajo se propone un estimador robusto de la matriz $Sigma$, basado en la funci´on de Huber y para cuyo c´omputo se utiliza un algoritmo iterativo de punto fijo. Se compara su performance respecto a la del estimador de M´axima Verosimilitud por medio de experimentos Monte Carlo en distintos escenarios de contaminaci´on. El desempe~no de los estimadores es comparado usando distancias estoc´asticas y sesgo matricial. Los resultados de estas simulaciones sugieren la conveniencia de utilizar un estimador robusto de $Sigma$.