Resumen

La caracterización de líneas múltiples es un problema muy común en el tratamiento de imágenes. Un formalismo específico convierte el problema de detección de contornos del procesamiento de imágenes en un problema de localización de fuentes del procesamiento de matrices. Sin embargo, los métodos existentes no tienen en cuenta el ruido correlacionado. Como resultado, el rendimiento de la detección se degrada. En este artículo, proponemos mejorar los métodos de alta resolución basados en subespacios calculando la matriz cumulante de cuarto orden de las señales recibidas en lugar de las estadísticas de segundo orden, y estimamos los parámetros de contorno a partir de imágenes afectadas por ruido gaussiano correlacionado. Se presentan resultados de simulación que muestran que los métodos propuestos mejoran el rendimiento de la caracterización de líneas en comparación con los estadísticos de segundo orden.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Codificación de video Procesamiento de señales asistido por computador Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Video Coding Signal processing computer-assisted Data processing
• Palabras claves:procesamiento de imágenes, estadísticas de orden, matriz cumulante de cortes de orden, caracterización de líneas múltiples, problema de detección de contornos, ruido gaussiano correlacionado, rendimiento de la caracterización de líneas, problema de localización de fuentes, métodos, resultados de simulación
• Keywords:image processing, order statistics, order slice cumulant matrix, multiple line characterization, contour detection issue, correlated gaussian noise, line characterization performance, source localization issue, methods, simulation results