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摘要:
针对传统的Gamma分布下最大后验概率降斑算法不能有效保留均匀区域的点目标,不能有效保留弱边缘以及不能有效滤除强边缘区域的斑点等问题,提出了基于第二类统计量的先验参数估计的高分辨率合成孔径雷达图像Gamma分布下最大后验概率降斑算法。使用Mellin卷积和斑点的乘性模型, Gamma先验分布的参数可由观察图像的前两阶对数累积量精确估计。所提算法具有解析的滤波输出,便于实现。农田和城区的高分辨率合成孔径雷达图像的降斑实验表明,与传统的Gamma分布下最大后验概率降斑算法相比,所提算法既能有效保留均匀区域的点目标,又能有效保留弱边缘,还能有效滤除强边缘区域的斑点。
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文献信息
篇名 高分辨率合成孔径雷达图像的Gamma分布下最大后验概率降斑算法*
来源期刊 物理学报 学科
关键词 高分辨率合成孔径雷达图像 Gamma分布下最大后验概率降斑算法 第二类统计量 对数累积量
年,卷(期) 2013,(18) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 73-78
页数 6页 分类号
字数 3109字 语种 中文
DOI 10.7498/aps.62.180701
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙增国 华侨大学计算机科学与技术学院 12 29 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
高分辨率合成孔径雷达图像
Gamma分布下最大后验概率降斑算法
第二类统计量
对数累积量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
物理学报
半月刊
1000-3290
11-1958/O4
大16开
北京603信箱
2-425
1933
chi
出版文献量(篇)
23474
总下载数(次)
35
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174683
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
福建省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Fujian Province of China
官方网址:http://www.fjinfo.gov.cn/fz/zrjj.htm
项目类型:重大项目
学科类型:
论文1v1指导