Abstract-Statistical modellering av syntetiska Aperture Radar (SAR) bilder är av stor betydelse för spräcklig bullerfiltrering, måldetektering och klassificering, etc. Dessutom kan det ge en omfattande förståelse av terräng elektromagnetisk spridning mekanism. Under de senaste tre decennierna har många sofistikerade modeller utvecklats för SAR-bilder, såsom Rayleigh, Gamma, K och G etc. G0-distributionen är en speciell form av G-modellen, som kan modellera de spräckliga variationerna hos många klasser av objekt som homogena, heterogena och extremt heterogena, och används allmänt i SAR-bilder tolkning. Eftersom många förbättringar har gjorts på SAR-sensorer, kanske de traditionella parameteruppskattningsmetoderna för G0-distributionen inte är tillräckliga, särskilt i högupplösta SAR-bilder. De kan inte komma fram till en lösning ofta när de modellerar regioner i högupplösta SAR-bilder, särskilt de extremt homogena regionerna. För att ta itu med detta problem föreslås i detta dokument ett förbättrat system för parameteruppskattning av G0-distributionen, som kombinerar den klassiska ögonblicksuppskattningen med mellintransformeringen. För att kvantitativt bedöma precisionen i den föreslagna metoden, antar vi KullbackLeibler (KL) avstånd, Kolmogorov-Smirnov (KS) test och Mean Square Error (MSE) som likhetsmätningar. Fördelen med denna föreslagna parameteruppskattningsmetod blir uppenbar genom analysen av en mängd olika områden (markvegetation, träd och byggnader) i två högupplösta SAR-bilder.
Cheng m.fl. REF försökte förbättra systemet för parameteruppskattning av G • distributionsmodell i högupplösta SAR-bilder.
AN IMPROVED SCHEME FOR PARAMETER ESTIMATION OF G° DISTRIBUTION MODEL IN HIGH-RESOLUTION SAR IMAGES
{'venue': None, 'journal': 'Progress in Electromagnetics Research-pier', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}