Reducción de Ruido en Imégenes Satelitales usando Métodos Montecarlo Secuencial.

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1. Verfasser: Kelvin Solarte
Format: Artículo científico
Sprache:es
Veröffentlicht: Universidad de Carabobo 2014
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author Kelvin Solarte
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contents Reducción de Ruido en Imégenes Satelitales usando Métodos Montecarlo Secuencial. Kelvin Solarte Luis Sánchez Joan Ordoñez Ingeniería Modelo Espacio Estado Procesamiento de Imágenes Métodos Montecarlo Secuenciales Este artículo propone una metodología basada en los métodos Montecarlo Secuenciales los cuales permiten restaurar imagenes satelitales alteradas por ruido Gaussiano en tiempo real. Se plantea un modelo en la forma de espacio estado, donde los estados del sistema no observado son tratados como parámetros, se utilizan técnicas recursivas de inferencia Bayesiana para predecir y actualizar la distribución a posteriori y marginal de los estados. Se implementaron los algoritmos: filtro de Kalman sin esencia de ensamble y el filtro de diferencia dividida, considerando el procesamiento de imágenes satelitales definido por Saro y Lukose. Estos algoritmos, exhiben un buen rendimiento en la eliminación de ruido y en la restauración de la imagen. El rendimiento de los filtros se evaluó en términos del error cuadrático medio de los estados estimados, además con los tiempos de cálculo de los métodos Montecarlo, mostrando poca variación entre los errores estimados y una rápida ejecución de los algoritmos. 2014 artículo científico 1316-6832 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=70732656005 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=707 Revista INGENIERÍA UC application/pdf Universidad de Carabobo Revista INGENIERÍA UC (República Bolivariana de Venezuela) Num.2 Vol.21
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Reducción de Ruido en Imégenes Satelitales usando Métodos Montecarlo Secuencial. Kelvin Solarte Luis Sánchez Joan Ordoñez Ingeniería Modelo Espacio Estado Procesamiento de Imágenes Métodos Montecarlo Secuenciales Este artículo propone una metodología basada en los métodos Montecarlo Secuenciales los cuales permiten restaurar imagenes satelitales alteradas por ruido Gaussiano en tiempo real. Se plantea un modelo en la forma de espacio estado, donde los estados del sistema no observado son tratados como parámetros, se utilizan técnicas recursivas de inferencia Bayesiana para predecir y actualizar la distribución a posteriori y marginal de los estados. Se implementaron los algoritmos: filtro de Kalman sin esencia de ensamble y el filtro de diferencia dividida, considerando el procesamiento de imágenes satelitales definido por Saro y Lukose. Estos algoritmos, exhiben un buen rendimiento en la eliminación de ruido y en la restauración de la imagen. El rendimiento de los filtros se evaluó en términos del error cuadrático medio de los estados estimados, además con los tiempos de cálculo de los métodos Montecarlo, mostrando poca variación entre los errores estimados y una rápida ejecución de los algoritmos. 2014 artículo científico 1316-6832 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=70732656005 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=707 Revista INGENIERÍA UC application/pdf Universidad de Carabobo Revista INGENIERÍA UC (República Bolivariana de Venezuela) Num.2 Vol.21
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