SAR图像的Gamma混合分布建模方法

发布时间：2018-11-08 20:46

【摘要】：随机信号的混合概率模型比单一概率模型有更多的灵活性,更适合复杂的分布建模。当前主要的混合概率模型有高斯混合模型、α分布混合模型和Gamma混合模型等。但高斯混合模型更适合随机变量对称分布的分布建模,而α混合模型参数多、算法复杂。SAR图像的像素值为非负值,且多为斜峰分布,更适合Gamma混合模型建模。仿真分析及数据测试都表明,本文提出的Gamma混合分布建模方法对SAR图像的像素统计分布具有更高的运算效率。
[Abstract]:The mixed probabilistic model of random signal is more flexible than the single probabilistic model and is more suitable for complex distributed modeling. At present, the main mixed probability models are Gao Si mixed model, 伪 -distribution mixed model and Gamma mixed model. However, Gao Si hybrid model is more suitable for the distribution modeling of symmetric distribution of random variables, while 伪 mixed model has many parameters and complex algorithm. The pixel value of SAR image is non-negative, and most of them are skew peak distribution, which is more suitable for Gamma hybrid model modeling. Simulation analysis and data testing show that the proposed Gamma hybrid distribution modeling method is more efficient for the pixel statistical distribution of SAR images.
【作者单位】： 九江学院电子工程学院;武汉大学电子信息学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61261046)
【分类号】：TN957.52

【参考文献】

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【共引文献】

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