SAR图像的Gamma混合分布建模方法

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.

关键词：合成孔径雷达图像、Gamma混合分布、Markov Chain Monte Carlo方法、高斯混合模型、α分布混合模型

所属期刊栏目：30

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金项目61261046

在线出版日期：2014-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：504-510