基于混合矩的极化SAR图像K分布模型参数估计新方法

发布时间：2018-01-01 00:37

本文关键词：基于混合矩的极化SAR图像K分布模型参数估计新方法　出处：《电子与信息学报》2015年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：K分布模型在极化合成孔径雷达(PolSAR)图像建模领域中获得广泛应用。其模型参数估计的精度将直接影响到模型拟合的准确性。目前普遍采用的K分布参数估计方法是基于协方差矩阵Mellin变换的对数累积量的估计方法。但是该方法没有解析的表达式,数值计算运算时间较长,另外在形状参数a1时估计偏差较大。为此该文提出一种基于||lg||rz z混合矩的参数估计新方法,该方法对不同形状参数a值下的参数估计具有较好的适应性,并且在a值较小时估计性能优于对数累积量方法。同时在r=1/d时该方法有解析的表达式,其运算时间优于对数累积量方法。最后用仿真数据和实测数据对新方法和已有参数估计方法的结果进行了比较,验证了基于混合矩估计方法的准确性与有效性。该方法为PolSAR图像统计模型参数的快速有效估计提供了新手段。
[Abstract]:K distribution model in polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR). The accuracy of model parameter estimation will directly affect the accuracy of model fitting. The commonly used K-distribution parameter estimation method is based on covariance matrix Mellin variation. The method for estimating logarithmic cumulants. However, the method does not have an analytic expression. This paper presents a new parameter estimation method based on lgrz mixed moments, which has a long computation time and a large deviation when the shape parameter a 1. This method has good adaptability to parameter estimation under different shape parameters a, and the performance of the method is better than that of logarithmic cumulant method when a value is small. At the same time, the method has analytical expression at rn / d. The computational time is better than the logarithmic cumulant method. Finally, the results of the new method and the existing parameter estimation method are compared with the experimental data. The accuracy and validity of the method based on mixed moment estimation are verified, which provides a new method for fast and effective estimation of the parameters of PolSAR image statistical model.
【作者单位】：海军工程大学电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61372165) 湖北省自然科学基金(2012FB06902)资助课题
【分类号】：TN958
【正文快照】： 1引言极化合成孔径雷达(Polarimetric SyntheticAperture Radar,Pol SAR)具有全天时全天候的观测能力和多维信息遥感能力,是重要的遥感信息源。杂波统计建模及其参数估计方法是Pol SAR图像目标检测和分类识别等图像解译手段的基础课题[1,2]。在高分辨情形下,地面或者海面散射

【参考文献】