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		<isbn>978-85-7669-267-6</isbn>
		<citationkey>DutraMasc:1989:AnTeIm</citationkey>
		<title>Análise de texturas em imagens de radar usando modelos ARMA</title>
		<format>Impresso, On-line.</format>
		<year>1989</year>
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		<author>Dutra, Luciano Vieira,</author>
		<author>Mascarenhas, Nelson Delfino d'Ávila,</author>
		<affiliation>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</affiliation>
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		<editor>Banon, Gerald Jean Francis,</editor>
		<editor>Braga, Raul,</editor>
		<editor>Carvalho, João Marques de,</editor>
		<editor>Cunha, Gilberto José da,</editor>
		<editor>Furuie, Sérgio Shiguemi,</editor>
		<editor>Gomes, Jonas de Miranda,</editor>
		<editor>Hess, Lilia,</editor>
		<editor>Massola, Antônio Marcos Aguirra,</editor>
		<editor>Mello, Rubens Nascimento,</editor>
		<editor>Persiano, Ronaldo Marinho,</editor>
		<editor>Tozzi, Clésio Luis,</editor>
		<e-mailaddress>cintiagraziele.silva@gmail.com</e-mailaddress>
		<conferencename>Simpósio Brasileiro de Computação Gráfica e Processamento de Imagens, 2 (SIBGRAPI)</conferencename>
		<conferencelocation>Águas de Lindóia, SP, Brazil</conferencelocation>
		<date>26-28 Apr. 1989</date>
		<publisher>Sociedade Brasileira de Computação</publisher>
		<publisheraddress>Porto Alegre</publisheraddress>
		<pages>77-88</pages>
		<booktitle>Anais</booktitle>
		<tertiarytype>Artigo</tertiarytype>
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		<keywords>ARMA, análise de texturas, imagens de radar, modelos ARMA.</keywords>
		<abstract>Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um método para caracterização de texturas aleatórias utilizando modelos estatísticos autorregressivos e média móvel (ARMA), bem como a utilização desses modelos para melhorar o resultado da classificação pontual de máxima verossimilhança de imagens de radar de abertura sintética (SAR). Sob o ponto de vista estatístico uma imagem é representada como um processo estocástico bidimensional. Foi utilizada, entretanto, uma versão linearizada da imagem concatenando-se segmentos de linhas da imagem formando assim uma sequência inidimensional. Um ou mais modelos ARMA são ajustados a essas sequencias obtidas por classes. Tais modelos representam o processo de formação de cada textura do ponto de vista estatístico. A imagem original é filtrada por filtros inversos derivados dos modelos obtidos para cada classe, obtendo-se assim tantos canais quantas classes texturais foram definidas a priori. O treinamento e a de canais, que se adaptam melhor às condições para o qual o classificador de máxima verossimilhança foi projetado, promovendo assim uma melhoria na precisão da classificação. Testes foram efetuados nas imagens de radar. Essas imagens de certa forma máscara a textura natural do terreno. Mesmo assim, foi observada uma melhoria no desempenho global do classificador.</abstract>
		<type>Padrões Gráficos (artigos)</type>
		<language>pt</language>
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