發(fā)布時間：2018-11-08 20:46

【摘要】：隨機信號的混合概率模型比單一概率模型有更多的靈活性,更適合復雜的分布建模。當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。但高斯混合模型更適合隨機變量對稱分布的分布建模,而α混合模型參數(shù)多、算法復雜。SAR圖像的像素值為非負值,且多為斜峰分布,更適合Gamma混合模型建模。仿真分析及數(shù)據(jù)測試都表明,本文提出的Gamma混合分布建模方法對SAR圖像的像素統(tǒng)計分布具有更高的運算效率。
[Abstract]:The mixed probabilistic model of random signal is more flexible than the single probabilistic model and is more suitable for complex distributed modeling. At present, the main mixed probability models are Gao Si mixed model, 偽 -distribution mixed model and Gamma mixed model. However, Gao Si hybrid model is more suitable for the distribution modeling of symmetric distribution of random variables, while 偽 mixed model has many parameters and complex algorithm. The pixel value of SAR image is non-negative, and most of them are skew peak distribution, which is more suitable for Gamma hybrid model modeling. Simulation analysis and data testing show that the proposed Gamma hybrid distribution modeling method is more efficient for the pixel statistical distribution of SAR images.
【作者單位】： 九江學院電子工程學院;武漢大學電子信息學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61261046)
【分類號】：TN957.52

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2319636