Uso da teoria de estimação Bayesiana na fusão de dados de satélites
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 1992 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE |
Texto Completo: | http://urlib.net/sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.19.23.18.46 |
Resumo: | Fusão de dados pictóricos é a denominação de um conjunto de técnicas para gerar imagens sintéticas a partir da combinação de imagens primárias, procurando aproveitar as melhores características de cada imagem primária. Nesta dissertação, é desenvolvido um modelo Bayesiano de fusão de dados pictóricos utilizando como base o trabalho de Brum (1989). Como exemplo, tal modelo é aplicado a fusão de imagens do satélite SPOT. É feita uma comparação da técnica proposta com outras apresentadas na literatura. O método Bayesiano tem como vantagem, além de sua formalização estatística, a possibilidade de adaptar o processo de síntese às características locais das imagens. |
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info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUso da teoria de estimação Bayesiana na fusão de dados de satélitesBayesian model for pictorial data fusion of satellite image1992-02-14Nelson Delfino d'Ávila MascarenhasGerald Jean Francis BanonFernando Toshinori SakaneAna Lúcia Bezerra CandeiasInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento RemotoINPEBRprocessamento digital de imagensfunção Bayesianamodelos matematicosSpot (satelite frances)Bayes theoremdata integrationimage processingsatellite imagerymathematical modelsFusão de dados pictóricos é a denominação de um conjunto de técnicas para gerar imagens sintéticas a partir da combinação de imagens primárias, procurando aproveitar as melhores características de cada imagem primária. Nesta dissertação, é desenvolvido um modelo Bayesiano de fusão de dados pictóricos utilizando como base o trabalho de Brum (1989). Como exemplo, tal modelo é aplicado a fusão de imagens do satélite SPOT. É feita uma comparação da técnica proposta com outras apresentadas na literatura. O método Bayesiano tem como vantagem, além de sua formalização estatística, a possibilidade de adaptar o processo de síntese às características locais das imagens.Pictorial data fusion is the denomination of a set of techniques for generating synthetic images from the combination of primary images, by attempting to preserve the best characteristics from each primary image. In this dissertation, a Bayesian model for pictorial data fusion is proposed, based on the work of Brum (1989). As an example, such a model is applied to the image data fusion of SPOT satellite images. A comparison between the proposed technique with others that were presented in the literature is made. The Bayesian model has the advantage of offering the potential for adaptation to the local characteristics of the images in the synthesis process, besides its formal statistical formulation.http://urlib.net/sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.19.23.18.46info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEinstname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)instacron:INPE2021-07-31T06:52:45Zoai:urlib.net:sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.19.23.18.59-0Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bibdigital.sid.inpe.br/PUBhttp://bibdigital.sid.inpe.br/col/iconet.com.br/banon/2003/11.21.21.08/doc/oai.cgiopendoar:32772021-07-31 06:52:45.295Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)false |
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Fusão de dados pictóricos é a denominação de um conjunto de técnicas para gerar imagens sintéticas a partir da combinação de imagens primárias, procurando aproveitar as melhores características de cada imagem primária. Nesta dissertação, é desenvolvido um modelo Bayesiano de fusão de dados pictóricos utilizando como base o trabalho de Brum (1989). Como exemplo, tal modelo é aplicado a fusão de imagens do satélite SPOT. É feita uma comparação da técnica proposta com outras apresentadas na literatura. O método Bayesiano tem como vantagem, além de sua formalização estatística, a possibilidade de adaptar o processo de síntese às características locais das imagens. |
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