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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

孙增国

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

孙增国
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  • 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.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:61102163);福建省自然科学基金(批准号:2012J01271)和华侨大学高层次人才科研启动费项目(批准号:11BS212)资助的课题.
    [1]

    Pi Y M, Yang J Y, Fu Y S, Yang X B 2007 Synthetic Aperture Radar Imaging Principle (Chengdu: University of Electronic Science and Technology Press) (in Chinese) [皮亦鸣, 杨建宇, 付毓生, 杨晓波 2007 合成孔径雷达成像原理 (成都: 电子科技大学出版社)]

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    Zhao X B, Yan W, Kong Y, Han D, Liu W J 2013 Acta Phys. Sin. 62 138402 (in Chinese) [赵现斌, 严卫, 孔毅, 韩丁, 刘文俊 2013 物理学报 62 138402]

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    Ji W J, Tong C M 2013 Chin. Phys. B 22 020301

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    Anastassopoulos V, Lampropoulos G A, Drosopoulos A, Rey M 1999 IEEE Trans. Aerospace Elect. Syst. 35 43

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    Zhang H, Wang C, Zhang B, Wu F, Yan D M 2009 Target Recognition in High Resolution SAR Images (Beijing: Science Press) (in Chinese) [张红, 王超, 张波, 吴樊, 闫冬梅 2009 高分辨率SAR图像目标识别 (北京: 科学出版社)]

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    Sun Z G, Han C Z 2010 Acta Phys. Sin. 59 998 (in Chinese) [孙增国, 韩崇昭 2010 物理学报 59 998]

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    Skolnik M I 2001 Introduction to Radar Systems (3rd Ed.) (New York: McGraw-Hill)

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    Ward K D, Tough R J A, Watts S 2006 Sea Clutter: Scattering, the K Distribution and Radar Performance (London: The Institution of Engineering Technology)

    [14]

    Nicolas J M 2002 Proceedings of European Signal Processing Conference Toulouse, France, September 3-6, 2002 p197

    [15]

    Tison C, Nicolas J M, Tupin F, Maitre H 2004 IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing 42 2046

    [16]

    Achim A, Kuruoglu E E, Zerubia J 2006 IEEE Trans. Image Process. 15 2686

    [17]

    Press W H, Teukolsky S A, Vetterling W T, Flannery B P 1994 Numerical Recipes in C (Cambridge: Cambridge University Press)

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    Sun Z G, Han C Z 2010 Acta Phys. Sin. 59 3210 (in Chinese) [孙增国, 韩崇昭 2010 物理学报 59 3210]

  • [1]

    Pi Y M, Yang J Y, Fu Y S, Yang X B 2007 Synthetic Aperture Radar Imaging Principle (Chengdu: University of Electronic Science and Technology Press) (in Chinese) [皮亦鸣, 杨建宇, 付毓生, 杨晓波 2007 合成孔径雷达成像原理 (成都: 电子科技大学出版社)]

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    Press W H, Teukolsky S A, Vetterling W T, Flannery B P 1994 Numerical Recipes in C (Cambridge: Cambridge University Press)

    [18]

    Sun Z G, Han C Z 2010 Acta Phys. Sin. 59 3210 (in Chinese) [孙增国, 韩崇昭 2010 物理学报 59 3210]

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出版历程
  • 收稿日期:  2013-03-15
  • 修回日期:  2013-06-12
  • 刊出日期:  2013-09-05

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

  • 1. 华侨大学计算机科学与技术学院, 厦门 361021
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号:61102163)

    福建省自然科学基金(批准号:2012J01271)和华侨大学高层次人才科研启动费项目(批准号:11BS212)资助的课题.

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.

English Abstract

参考文献 (18)

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