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dc.date.accessioned 2020-09-30T12:28:07Z
dc.date.available 2020-09-30T12:28:07Z
dc.date.issued 2017
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/105727
dc.description.abstract Las imágenes satelitales brindan un gran volumen y variedad de información sobre la superficie terrestre y sus recursos. Un paso de suma importancia en el análisis de estas imágenes es susegmentación; la misma puede llevarse adelante a través de dos enfoques: por medio de la clasificación de regiones con diferentes texturas, o a través de la obtención de los bordes de dichas regiones. La idea central de este trabajo es aprovechar el formalismo de Wavelets, y particularmente las Wavelets leaders, en conjunto con herramientas de la teoría de información para la detección de bordes en imágenes satelitales. Este grupo ha definido la Entropía leaders y ha obtenido algunos resultados promisorios mediante su aplicación a imágenes ópticas. Este trabajo presenta variaciones de esta entropía usando otras medidas de información, como la entropía de Renyi, la medida de información de Fisher y complejidad estadística como una forma de perfeccionar las clasificaciones obtenidas. A partir de ello se muestran las aplicaciones de estos nuevos cuantificadores a imágenes. es
dc.format.extent 2561-2561 es
dc.language es es
dc.subject Imágenes es
dc.subject Regularidad es
dc.subject Entropía es
dc.subject Complejidad es
dc.subject Coeficientes Wavelet es
dc.title Cuantificadores de información basados en wavelets leaders aplicados a la segmentación de imágenes satelitales es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri https://cimec.org.ar/ojs/index.php/mc/article/view/5471 es
sedici.identifier.issn 2591-3522 es
sedici.creator.person San Martin, Victor M. es
sedici.creator.person Rosenblatt, Mariel es
sedici.creator.person Figliola, Alejandra es
sedici.description.note Publicado en: Mecánica Computacional vol. XXXV no.44 es
sedici.subject.materias Ingeniería es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Ingeniería es
sedici.subtype Resumen es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2017-11
sedici.relation.event XXIII Congreso de Métodos Numéricos y sus Aplicaciones (ENIEF) (La Plata, 7 al 10 de noviembre 2017) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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