SAR remote sensing image analysis with max-tree representation for ship monitoring

Abstract

Nowadays, object detection is a recurrent and important field of study in Image Processing and particularly in Remote Sensing. In fact, it has evolved into a necessary application for our society as many technologies are based on it. Thus, the purpose of this project is to detect a specific type of objects: ships in SAR (Synthetic Aperture Radar) imagery. To do so, the max-tree representation together with image processing and classification techniques are employed. More precisely, search techniques are applied to the max-trees in order to obtain the node (i.e. unitary element of such structure) that best fits the ship(s). Geometrical and Statistical descriptors are defined as well as their evolution along the various branches of the tree so that an efficient and robust detection can be done. Moreover, it has been observed that the performance of the whole system has led to satisfactory results (in terms of Precision and Recall).

Actualmente, la detección de objetos es un campo de estudio recurrente i importante dentro del procesamiento de imagen y particularmente en teledetección. De hecho, ha evolucionado hacia una aplicación necesaria para nuestra sociedad ya que muchas tecnologías se basan en ella. Por lo tanto, el propósito de este proyecto es detectar un tipo específico de objetos: barcos en imaginería SAR (Synthetic Aperture Radar). Para lograrlo, se utiliza la representación max-tree juntamente con procesamiento de imagen y técnicas de clasificación. Además, se aplican técnicas de búsqueda a los max-trees para obtener el nodo (elemento unitario de dicha estructura) que mejor aproxima los barcos. Se definen descriptores geométricos y estadísticos así como su evolución a lo largo de las numerosas ramas del árbol de manera que se pueda realizar una detección eficiente y robusta. Asimismo, se ha observado la funcionalidad del sistema ha conducido a resultados satisfactorios (en términos de Precision and Recall).

Actualment, la detecció d’objectes és un camp d’estudi recurrent i important dins del processament d’imatge i particularment en teledetecció. De fet, ha evolucionat cap a una aplicació necessària per a la nostra societat ja que moltes tecnologies es basen en ella. Per tant, el propòsit d’aquest projecte és detectar un tipus específic d’objectes: vaixells en imatgeria SAR (Synthetic Aperture Radar). Per aconseguir-ho, s’empra la representació max-tree juntament amb processament d’imatge i tècniques de classificació. A més, s’apliquen tècniques de recerca als max-trees per tal d’obtenir el node (element unitari d’aquesta estructura) que millor aproxima els vaixells. Es defineixen descriptors geomètrics i estadístics així com la seva evolució al llarg de les nombroses branques de l’arbre de manera que es puguin realitzar una detecció eficient i robusta. També, s’ha observat que la funcionalitat de tot el sistema ha conduït a resultats satisfactoris (en termes de Precision and Recall).