[发明专利]一种新型SAR图像统计模型及其参数估计方法

摘要

本发明公开了一种新型SAR图像统计模型，包括：设定描述SAR图像的杂波统计特性模型为P₁(x|θ₁)，设定目标统计特性模型为P₂(x|θ₂)；并采用加权系数得到混合统计模型为：P(x|Θ)＝λ₁P₁(x|θ₁)+λ₂P₂(x|θ₂)；以及一种新型SAR图像统计模型参数估计方法，涉及三层迭代，最里层的不动点迭代算法、中间层和外层的最大期望迭代方法。与其他混合模型相比，本发明的Lognormal‑K模型结构简单，参数估计易于实现，降低了计算的开销。

主权项

1.一种新型SAR图像统计模型，其特征在于，包括：步骤A1：设定描述SAR图像的杂波统计特性模型为P1(x|θ1)，设定目标统计特性模型为P2(x|θ2)，其中，x为SAR图像幅度值数据，θ1和θ2分别为杂波模型和目标模型参数；步骤A2：混合统计模型为：P(x|Θ)＝λ1P1(x|θ1)+λ2P2(x|θ2)   (1)其中混合模型参数Θ＝(λ1,λ2,θ1,θ2)，加权参数λ1、λ2满足：λ1,λ2≥0,λ1+λ2＝1。