基于贝叶斯匹配追踪的SAR图像重构

• 作者: 徐建平 皮亦鸣
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 压缩感知 SAR图像 高斯混合参数 贝叶斯 EM
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2722-2724,2736
• 分类号: TN95
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.07.088

摘要

结合稀疏贝叶斯学习和压缩感知(CS)理论,提出了一种基于贝叶斯匹配追踪的SAR图像重构的新方法.该方法将SAR图像的重构过程看做是一个线性回归问题,而待重建的图像是该回归模型中的未知权值参数.利用高斯混合参数对未知权值参数赋予确定的先验条件概率分布,用于限制权值参数的稀疏性.该方法能够得到重建图像所需要的一组具有较高后验概率密度的模型,从而实现图像在最小均方误差( MMSE)意义下的重构;对于高斯混合模型中参数未知的情况,可以采用基于EM的最大似然估计方法估计.实验结果表明,基于贝叶斯匹配追踪的SAR图像重构方法能够获得精确的重建图像,并且能够有效地保持图像的细节特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	皮亦鸣	电子科技大学电子工程学院	103	1158	17.0	26.0
2	徐建平	电子科技大学电子工程学院	6	52	3.0	6.0