改进SAR图像中基于对数累积量的粗糙度信息估计
计算机视觉与模式识别
2023-06-26 v1 机器学习
摘要
合成孔径雷达(SAR)图像理解在遥感应用中至关重要,但受其固有噪声污染(称为散斑)的阻碍。诸如分布族等精细统计模型已被用于SAR数据,当前许多处理此类图像的进展通过从这些模型中提取信息而取得。本文中,我们提出使用对数累积量法改进分布中的参数估计。首先,利用贝叶斯建模,我们构建在与模型下均能稳定给出可靠粗糙度估计的方法。其次,我们利用Trigamma函数的近似以常数时间计算估计粗糙度,使其比该任务的现有方法显著更快。最后,我们展示了如何利用该方法基于粗糙度信息实现快速且可靠的SAR图像理解。
引用
@article{arxiv.2306.13200,
title = {Improving Log-Cumulant Based Estimation of Roughness Information in SAR imagery},
author = {Jeova Farias Sales Rocha Neto and Francisco Alixandre Avila Rodrigues},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.13200},
year = {2023}
}