Avaliação de métricas de inpainting digital para aferição da qualidade na extração de feições em imagens de sensoriamento remoto

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Fontoura Júnior, Caio Flávio Martinez [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Inpainting; Feature extraction process; Quantitative analysis; Quality metrics; Correlation coefficient; Remote sensing; Image restoration; Digital image processing; Processo de extração de feições; Análise quantitativa; Métricas de qualidade; Coeficiente de correlação; Sensoriamento remoto; Restauração de imagens; Processamento digital de imagens
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/11449/256887

Imagens de Sensoriamento Remoto (SR) têm sido utilizadas em várias aplicações de interesse para a sociedade. Apesar da precisão e robustez oriundas da tecnologia de imagens de SR, diversas cenas aéreas e orbitais apresentam imperfeições e não alcançam os padrões ideais de qualidade, já que algumas delas apresentam distorções, como ruído, borrão, listra e pixels comprometidos, incluindo objetos indesejáveis, nuvens e sombras. Uma abordagem alternativa para lidar com tais distorções é a técnica de inpainting, cuja aplicação tornou-se fundamental em diferentes finalidades relacionadas ao Processamento Digital de Imagens (PDI), incluindo imagens de SR e representações cartográficas. No entanto, em determinadas circunstâncias, esse tipo de abordagem requer aferição por métricas quantitativas, a fim de validar a qualidade final da reconstrução das imagens. Portanto, esta tese tem como objetivo a questão da avaliação quantitativa dos resultados de inpainting no contexto de SR, analisando e comparando novas medidas de avaliação em contraste com métricas clássicas da literatura de SR. Com base na pesquisa conduzida, foi possível medir o grau da subjetividade humana na avaliação dos resultados de modo a gerar critérios de validação mais robustos, confiáveis e passíveis de automatização de um computador. Os resultados de inpainting foram avaliados usando-se seis métricas quantitativas, a partir de avaliações qualitativas arbitradas por agentes humanos. Para tal, foram utilizados os coeficientes de correlação de Spearman e coeficiente de correlação de Kendall, para reforçar as análises dos resultados. As imagens foram, ainda, classificadas antes e depois da aplicação das técnicas de inpainting, de forma que o indicador de qualidade foi aplicado, a taxa de acurácia global, que constitue métrica clássica da literatura de classificação de imagens. Dentre as métricas analisadas neste estudo: MSE, PSNR, SSIM, FSIM, VSI e DISTS, pode-se concluir que as métricas DISTS e VSI são as candidatas mais promissoras para adaptação e aplicação dentro do contexto específico de inpainting em SR.