混合Gamma拖尾Rayleigh分布的高分辨SAR图像建模.pdf

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1、第43卷第2期测绘学报Vo1．43，NO．22O14年2月ActaGeodaeticaetCartographicaSinicaFeb．，2014引文格式：WANGCan，SUWeimin，GUHang，eta1．SARImageModelingBasedontheMixtureGammaHeavy—tailedRayleighDistribu—tion[J~．ActaGeodaeticaetCartographicaSinica，2013，43(2)：151—157．(王灿，苏卫民，顾红，等．混合Gamma拖尾Rayleigh分布的高分辨SAR

2、图像建模[J]．测绘学报，2014，43(2)：151-157．)DOI：10．13485／j．cnki．11-2089．2014．0022混合Gamma拖尾Rayleigh分布的高分辨SAR图像建模王灿，苏卫民，顾红，邵华南京理工大学电光学院，江苏南京210094SARImageModelingBasedontheMixtureGammaHeavy-tailedRayleighDistributionWANGCan，SUWeimin，GUHang，SHAOHuaSchoolofElectronicandOpticalEngineering，Na

3、njingUniversityofScienceandTechnology，Nanjing210094，ChinaAbstract：AproductbasedmodelcaIledmixtureGammaheavy—tailedRayleighdistributionisproposed．ByusingtheHeavy—tailedRayleighdensity，itmodeledthespeckletodescribethecharacteristicofsharppeakandheavytaiIofthehighresolutionSARim

4、age．ByintroducingthemixtureGammadensity，itcharacterizedfhecomplexfluctualIoncharacteristicsOfiheRCSOfthehighresoIutionSARimage．ForthesakeofaccuratemodelingofthehighresolutionSARimage，itderivedmixtureGammaheavyRayleighdistributionlog—cumulantParameterestimationformulabasedonMe

5、lIintransformationtoimprovetheaccuracyofparameterestimation．FurthermOre，experimentalresultsonseveralactualSARimagesaregivenandthemethodpreposediscomparedwithsomeexistingmethods．Experimentalresultsdemonstratethatthemodelingproposedinthispaperisavailableforvarioushighresolution

6、SARimageswithrelativelyhighfittingaccuracy．Keywords：SARimage；muItiplicativemodeI；heavy—tailedRayleighdistribution；mixtureGammadiSfributiOn：Mellintransform摘要：提出一种基于乘积模型的统计模型，称为混合Gamma拖尾Rayleigh分布模型。在该模型中，利用拖尾Rayleigh分布对相干斑进行建模，使模型可以精确地拟合高分辨率合成孔径雷达SAR图像相干斑的尖峰和拖尾的特征；同时引入混合Gamma分

7、布对高分辨SAR图像雷达散射截面积(radarCrosssection，RCS)复杂起伏特性进行表征。基于Me⋯n变换，推导出混合Gamma拖尾Rayleiah分布对数累计量参数估计公式，提高了参数估计精度，从而实现了对高分辨率合成孔径雷达SAR图像的精确建模。最后通过真实SAR图像对本文提出的模型与已有模型进行比较。试验结果表明，本文提出的模型能够对不同的高分辨率合成孔径雷达SAR图像进行统计建模，并且具有较高的拟合精度。关键词：合成孔径雷达图像；乘积模型；拖尾Rayleigh分布；混合Gamma分布；Me⋯n变换中图分类号：P236文献标识码

8、：A文章编号：1001—1595(2014)02—0151-07基金项目：总装备部预研部基金(9140A13030211BQ02)；教育