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Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni Livorno, 30 aprile 2010
[object Object],Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni ,[object Object],[object Object],MAIN RESULTS ,[object Object],[object Object]
Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni
Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],COSMO-SkyMed image (area near to L’Aquila )
Immagini scaricate da:  http://www.fractal-landscapes.co.uk Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],where we consider the slant/ground range conversion,  θ 0   being the look angle of the sensor Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni ,[object Object]
β pp :  function of electromagnetic properties of the surface ;  k:   electromagnetic   wavenumber;  θ  local incidence angle Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni θ  =   f(p,q) ,  in the small slope regime, a Mc Laurin series expansion  of  can be performed : where: ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni
Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni
Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni fBm non differentiable  we introduce a smoothed process: defined in literature as the discrete fGn (fractional Gaussian noise) process the  range  derivative of the surface  can be expressed as a finite difference: where   φ is an adequate kernel: Δx  e  Δy , sensor resolutions, regulate the bandlimiting procedure applied to the  stochastic process, as a sort of low-pass filtering of the surface:
H-1 Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni ,[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object],It is possible to carry out a linear regression in a log-log plane extracting  the fractal dimension  of  the imaged surface Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni
Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni POWER DENSITY SPECTRA: THEORETICAL BEHAVIOR RANGE  cut of the Image AZIMUTH  cut of the Image Values of parameters : H = 0.3; 0.5; 0.7; 0.9; s = 0.1  m (1- H ) ; a 1 =10;  normalized frequencies ,[object Object],[object Object],[object Object],H=0.9 H=0.7 H=0.5 H=0.3 ->  Surface Spectrum  H=0.9 Image Spectra H=0.9 H=0.7 H=0.5 H=0.3 ->  Surface Spectrum H=0.9 Image Spectra
Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni s,H, Δ x,Δy SARAS ( SAR images  simulator) fBm synthesis (funct. WM) Image Generation Software for the SAR image processing comparison with theory Spectrum estimation RANGE cut AZIMUTH cut Spectrum estimation comparison with theory Linear regression:  estimated H comparison
H=0.8 H=0.5 H=1 H=0.8 H=0.5 H=1 H=0.8 H=0.5 Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni LINEAR REGRESSION: estimated H=0.82 RANGE  cut AZIMUTH  cut Dashed lines: Theoretical Spectra for H values: 0.5, 0.8, 1 Continuous lines: Spectra of the Simulated Image of a surface with H=0.8 ENVISAT image: 2000x1000  samples ;  Δ x =3.9m;  Δ y =19.8m H=1 H=0.8 H=0.5 H=1 H=0.8 H=0.5
Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni an example of a real application : COSMO-SkyMed image (area near to L’Aquila ) H [0.65, 0.85] H  >1 Fractal dimension map of the image  (D=3-H) Fractal/ non fractal map H  >1 H [0.5, 0.1[ H  < 0.5 fractal surfaces 0,5 < H < 1 H > 1 non fractal object H < 0,5 fractal object but out of range of fractality of a surface
[object Object],Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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Gold Zinno

  • 1. Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni Livorno, 30 aprile 2010
  • 2.
  • 3. Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni
  • 4.
  • 5. Immagini scaricate da: http://www.fractal-landscapes.co.uk Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni
  • 6.
  • 7.
  • 8. Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni
  • 9. Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni
  • 10. Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni fBm non differentiable we introduce a smoothed process: defined in literature as the discrete fGn (fractional Gaussian noise) process the range derivative of the surface can be expressed as a finite difference: where φ is an adequate kernel: Δx e Δy , sensor resolutions, regulate the bandlimiting procedure applied to the stochastic process, as a sort of low-pass filtering of the surface:
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14. Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni s,H, Δ x,Δy SARAS ( SAR images simulator) fBm synthesis (funct. WM) Image Generation Software for the SAR image processing comparison with theory Spectrum estimation RANGE cut AZIMUTH cut Spectrum estimation comparison with theory Linear regression: estimated H comparison
  • 15. H=0.8 H=0.5 H=1 H=0.8 H=0.5 H=1 H=0.8 H=0.5 Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni LINEAR REGRESSION: estimated H=0.82 RANGE cut AZIMUTH cut Dashed lines: Theoretical Spectra for H values: 0.5, 0.8, 1 Continuous lines: Spectra of the Simulated Image of a surface with H=0.8 ENVISAT image: 2000x1000 samples ; Δ x =3.9m; Δ y =19.8m H=1 H=0.8 H=0.5 H=1 H=0.8 H=0.5
  • 16. Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni an example of a real application : COSMO-SkyMed image (area near to L’Aquila ) H [0.65, 0.85] H >1 Fractal dimension map of the image (D=3-H) Fractal/ non fractal map H >1 H [0.5, 0.1[ H < 0.5 fractal surfaces 0,5 < H < 1 H > 1 non fractal object H < 0,5 fractal object but out of range of fractality of a surface
  • 17.
  • 18. Università degli Studi di Napoli “Federico II” Dipartimento di Ingegneria Biomedica, Elettronica e Telecomunicazioni

Editor's Notes

  1. Mentre nel caso di scene man-made (intervento dell’uomo) le informaz d’interesse sono legate a caratteristiche deterministiche e puntuali della scena
  2. Retrieval, from a SAR image, of geophysical parameters that provide value added information of the observed surface To provide a reliable model for SAR data classification and conservation