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多视平均幅值SAR图像的拖尾Rayleigh先验模型的参数估计
  • ISSN号:1003-501X
  • 期刊名称:《光电工程》
  • 时间:0
  • 分类:TP753[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]华侨大学计算机科学与技术学院,福建厦门361021
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61102163,60805021,61175121);教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-10-0117);福建省自然科学基金项目(2012J01271,2011J01349);福建省高等学校杰出青年科研人才培育计划资助项目(JA10006);华侨大学高层次人才科研启动费项目(11BS212)
作者: 孙增国[1]
中文摘要:

本文提出了多视平均幅值合成孔径雷达(SAR)图像的拖尾Rayleigh先验模型的参数估计方法。首先,本文通过对数变换把SAR图像的乘性模型变为加性形式;其次,本文使用负数阶矩理论,推导出真实图像的对数变换的期望和方差;最后,本文基于斑点的对数变换的高斯近似,获得了斑点的对数变换的期望和方差。所提估计方法具有解析的表达式,便于实现。MonteCarlo仿真和真实SAR图像的参数估计实验表明,所提方法可以有效的从多视平均幅值SAR图像估计出拖尾Rayleigh先验模型的参数。

英文摘要:

A parameter estimator of the heavy-tailed Rayleigh prior model was proposed for the multi-look averaged amplitude Synthetic Aperture Radar (SAR) image. First, the multiplicative model of SAR image was changed into the additive one according to the logarithmic transformation. Then, the expectation and variance of the log-transformed original image were derived using the theory of negative-order moments. Lastly, the expectation and variance of the log-transformed speckle were obtained based on the Gaussian approximation of the log-transformed speckle. The proposed estimator is easy to be implemented in the form of analytical expressions. Parameter estimation experiments on Monte Carlo simulations and real SAR images demonstrate that the proposed estimator can efficiently estimate the parameters of the heavy-tailed Rayleigh prior model from the multi-look averaged amplitude SAR image.

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期刊信息
  • 《光电工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院光电技术研究所 中国光学学会
  • 主编:罗先刚
  • 地址:四川省成都市双流350信箱
  • 邮编:610209
  • 邮箱:oee@ioe.ac.cn
  • 电话:028-85100579
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-501X
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1346/O4
  • 邮发代号:62-296
  • 获奖情况:
  • 四川省第二次期刊质量考评自然科学期刊学术类质量...,四川省第二届优秀期刊评选科技类期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:14003