Detección CFAR multiespectral en imágenes texturadas

Abstract

El trabajo que aquí se resume esta orientado a concebir un esquema de detección de objetos en imágenes multiespectrales, de propósito general. Se comienza con una primera filosofía de detección CFAR sobre estadística gamma de dos parámetros. A continuación, y debido a los problemas encontrados en el primer diseño, se introduce y analiza de forma exclusiva una variante del diseño anterior, que se demuestra ser uniparametrica. Se exponen, asimismo, varios criterios para la extensión multiespectral del algoritmos. En una segunda fase, se plantea el problema de la detección de objetos extensos. Para ello, se proponen y analizan varias técnicas de posicionamiento de la referencia de estimacion con respecto al pixel bajo text. Asimismo, se aborda el problema de la obtención de detecciones conexas. Este problema es resuelto a través de un algoritmo de cierre de contornos parcialmente detectados, así como mediante un segundo algoritmo de extracción recursiva de componentes del blanco. Se procede a continuación a ilustrar los algoritmos propuestos a través de un estudio sistemático de capacidad de deteccion y control de falsa alarma sobre escenas y blancos sintéticos. Asimismo, se incluyen ejemplos de detección sobre imágenes naturales.