SAR图像的Gamma混合分布建模方法

• 作者: 孙洪 查代奉 江金龙 陈嘉宇
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 504-510
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 2600字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙洪	武汉大学电子信息学院	105	985	17.0	26.0
2	江金龙	九江学院电子工程学院	16	90	5.0	9.0
4	查代奉	九江学院电子工程学院	54	170	7.0	9.0
7	陈嘉宇	武汉大学电子信息学院	5	27	3.0	5.0