Martes 1 de marzo, 11hs. Aula 27
Título: «Sobre la Estimación del Coeficiente de Similaridad Estructural Para Imágenes»
Resumen: El coeficiente de similaridad estructural (SSIM) entre imágenes ha sido ampliamente usado para cuantificar el nivel de similaridad entre dos imágenes digitales. Este coeficiente consiste en un producto de tres términos, la luminosidad, el contraste y la correlación. En su definición original, cada uno de los términos del coeficiente involucra un parámetro que tiene que ver con el peso que cada componente tiene en el producto final. En la práctica, estos tres parámetros son asumidos como conocidos e iguales a uno, con el fin de facilitar el cálculo del coeficiente. En este trabajo, estos parámetros se asumen como desconocidos y se estudia la estimación estadística. Se construye un modelo que relaciona el error cuadrático medio de subimágenes de la imagen original con el coeficiente estructural de dichas subimágenes, el cual es un modelo linealizado, y que permite llevar a cabo un contraste de hipótesis para determinar si el supuesto de que todos los parámetros son iguales a uno es verdadero. En esta charla se introduce el coeficiente de similaridad, se plantea el modelo inicial que permite estimar los parámetros desconocidos y se realizan experimentos de simulación de Monte Carlo para explorar la calidad del test en función de los parámetros de la función de covarianza entre los procesos espaciales (imágenes). Esto se lleva a cabo asumiendo que el modelo paramétrico de correlación entre los procesos espaciales sigue un modelo de Matérn bivariado. Conclusiones y nuevas perspectivas de investigación serán también discutidas. Palabras claves: Indice SSIM, Error cuadrático medio, Test de hipótesis, Función de Correlación de Matérn.