4.
MODELIRANJE SLIK SAR Z AVTO-BINOMSKIM MODELOMMarko Hebar, 2010, doktorska disertacija
Opis: Doktorska disertacija predstavlja odpravljanje pegastega šuma z modeliranjem in izločanjem informacij iz posnetkov SAR (ang. Synthetic Aperture Radar - SAR), ki je izvedeno z Bayesovim sklepanjem. Novost, ki jo predstavljam v doktorski disertaciji je uporaba avto-binomskega modela pri Bayesovem sklepanju prvega reda, kjer ga za apriorno verjetnost uporabimo pri modeliranju posnetka. Verjetje v Bayesovem sklepanju prvega reda modelira pegasti šum, ki ga opišemo z gama porazdelitvijo. Odpravljanje pegastega šuma je izvedeno s cenilko največje verjetnosti MAP (ang. maximum a posteriori - MAP), ki jo je analitično zelo težko rešiti, zato z avto-binomskim modelom uporabimo aproksimacijo z diferencialom. Parametri avto-binomskega modela se določijo z Bayesovim sklepanjem drugega reda. Robovi v posnetku se določijo z algoritmom rasti regij. Glede na koeficient variacije so ločene homogene od heterogenih regije in adaptivno prilagajanje okolice avto binomskega modela. Eksperimentalni rezultati so pokazali, da predstavljena metoda zelo dobro modelira teksture in ima dobre lastnosti odpravljanja pegastega šuma in zelo dobro modelira teksture v realnih posnetkih SAR.
Ključne besede: Avto-binomski model, izločevanje informacij, maksimum a posteriori (MAP) cenilka, Synthetic aperture radar (SAR), ohranjevanje tekstur.
Objavljeno v DKUM: 24.01.2011; Ogledov: 2910; Prenosov: 337
Celotno besedilo (37,81 MB)