Banco de Proyectos UNM
Código - Título:
PICyDT-CAyT-03-2026
Nombre del Proyecto:
Segmentación multivariada de imágenes basada en Métodos de Descomposición Temporal
Resumen:
La segmentación y la detección de bordes constituyen problemas fundamentales en el procesamiento de imágenes, para identificar regiones homogéneas y delimitar estructuras de interés, siendo la eventual presencia de ruido una dificultad en el procedimiento que se vuelve necesario resolver. Por ejemplo, el procesamiento de imágenes satelitales adquiridas mediante radares de apertura sintética (SAR) --de interés en aplicaciones de monitoreo ambiental-- debe abordar y resolver la presencia de \emph{speckle}, ruido característico del tipo de sensores. En este proyecto nos interesamos por las imágenes polariméricas (PolSAR), un caso relevante de imágenes multivariadas, donde cada píxel se describe mediante estructuras más complejas, como vectores multibanda o matrices asociadas a distintos estados de polarización de la señal. Esta representación introduce nuevos desafíos desde el punto de vista del modelado y el análisis. La segmentación basada en modelos variacionales se formula como la minimización de un funcional de energía definido sobre un campo vectorial. Las ecuaciones de Euler–Lagrange asociadas conducen a sistemas de ecuaciones diferenciales parciales acopladas, cuya resolución resulta considerablemente más compleja que en el caso escalar. Para abordar este problema, los métodos de descomposición temporal (TSM) permiten descomponer la dinámica en subproblemas más simples, asociados a distintos términos del funcional, facilitando su tratamiento numérico. En este proyecto se propone desarrollar y analizar modelos variacionales y algoritmos numéricos eficientes para la segmentación y detección de bordes en imágenes multivariadas. También adaptar estos modelos mediante técnicas de TSM e incorporar operadores no locales, como el laplaciano fraccionario, en el término de regularización. Se busca diseñar esquemas que preserven la estructura vectorial o matricial de los datos y, a la vez, mantengan un costo computacional reducido, aplicable a imágenes de gran escala.
Unidad:
Departamento de Ciencias Aplicadas y Tecnología. Centro de Investigación e Innovación Tecnológica
Línea Prioritaria:
Electrónica y Desarrollo Tecnológico
Sublínea Prioritaria:
Electrónica aplicada
Fuente de Financiamiento:
UNM
Fecha de Inicio:
01/08/2026
Fecha de Finalización:
31/07/2028
Etapa:
En ejecución
Director/a - Inv. Responsable:
Chorny, Fernando (DCAYT)
Codirección:
Diego Fernando, RIAL (Externo: Org. EXT)
Integrantes:
Altamirano, Debora Belen (DCEYJ) - Casal, Pablo Martin (DCAYT) - Cassetti, Julia Analia (DCAYT) - Delgadino, Daiana Natalia (DCAYT) - Dell Arciprete, Leonardo (DCAYT) - Malegiare, Daniela Analia (DCEYJ)
Palabras Clave:
SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES MULTIVARIADAS; DETECCIÓN DE BORDES; RADARES DE APERTURA SINTÉTICA POLARIMÉTRICOS; MÉTODOS DE DESCOMPOSICIÓN TEMPORAL; MODELOS VARIACIONALES
Aprobación:
UNM-SCYT 28/26 - Prórroga:
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