Modelación y Segmentación de Imágenes por Procesos Autorregresivos

Trabajo de tesis presentado en cumplimiento parcial de los requisitos para optar al grado de Doctor en Ciencias Matemáticas en la Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas y Naturales de la Universidad Nacional de San Luis (UNSL), Argentina.En el trabajo de Tesis se desarrolla una metodología que, basada en un enfoque bayesiano, permite estimar bordes en imágenes de Radar de Abertura Sintética (SAR) usando modelos autorregresivos 2-D con umbrales. Se parte de una imagen SAR con dos tipos de cobertura que sigue un modelo multiplicativo, el cual puede expresarse como uno aditivo, aplicando logaritmo. Se supone que la imagen así obtenida sigue un modelo autorregresivo 2-D con un umbral, el cual permite detectar bordes en la imagen, y que se estima desde un enfoque bayesiano. Se muestra la bondad de la metodología propuesta con un estudio de simulación.