發(fā)布時間：2018-01-10 17:17

  本文關(guān)鍵詞：基于重采樣的SAR圖像邊緣檢測的研究　出處：《天津理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： SAR圖像 隨機(jī)加權(quán) 收斂性 邊緣檢測 參數(shù)估計G~0分布

【摘要】：合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一種主動式微波傳感器,由于其具有全天時、全天候、高分辨率的特點,已被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、軍事和科學(xué)研究等多領(lǐng)域。但是由于SAR圖像中固有的斑點噪聲影響了圖像的質(zhì)量,導(dǎo)致SAR圖像的理解與解譯能力相對滯后。為了可以準(zhǔn)確的表達(dá)SAR圖像所包含信息,本文綜述了SAR圖像統(tǒng)計建模研究中的概率分布模型,并根據(jù)G~0分布的統(tǒng)計性質(zhì)進(jìn)一步研究了該模型的參數(shù)估計,最后在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了邊緣檢測和置信區(qū)間估計的研究,主要內(nèi)容如下:1)針對SAR圖像在G~0統(tǒng)計模型下的參數(shù)估計,比較分析了傳統(tǒng)的最大似然參數(shù)估計和矩估計等算法。為解決G~0分布參數(shù)估計的準(zhǔn)確性和有效性,本文利用隨機(jī)加權(quán)法的優(yōu)點,提出了基于隨機(jī)加權(quán)與類比估計相結(jié)合的參數(shù)估計方法,并通過不同視數(shù)和粗糙參數(shù)值在真實數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)下進(jìn)行實驗驗證分析,實驗結(jié)果驗證了本文提出的估計方法精準(zhǔn)高、魯棒性好。2)在進(jìn)行G~0分布模型的參數(shù)估計下,本文將SAR圖像邊緣檢測和邊緣置信區(qū)間估計的兩種方法進(jìn)行了比較,一是基于廣義似然檢測和隨機(jī)加權(quán)的SAR圖像邊緣檢測和邊緣置信區(qū)間估計的參數(shù)方法,二是基于KW方法和Bootstrap的SAR圖像邊緣檢測和邊緣置信區(qū)間估計的非參數(shù)方法,并通過實驗驗證了該方法的有效性和準(zhǔn)確性。
[Abstract]:Synthetic Aperture radar (SAR) is an active microwave sensor, because of its all-day, all-weather, high-resolution characteristics. It has been widely used in many fields, such as economy, military and scientific research, but the image quality is affected by the inherent speckle noise in SAR image. In order to accurately express the information contained in SAR images, this paper summarizes the probabilistic distribution models in the statistical modeling of SAR images. The parameter estimation of the model is further studied according to the statistical properties of the Gn0 distribution. Finally, the edge detection and confidence interval estimation are studied. The main contents of this paper are as follows: (1) the parameter estimation of SAR image under Gn0 statistical model. The traditional maximum likelihood parameter estimation and moment estimation algorithms are compared and analyzed. In order to solve the accuracy and validity of parameter estimation of Gn0 distribution, the advantage of random weighting method is used in this paper. A parameter estimation method based on the combination of random weighting and analogy estimation is proposed, and the experimental verification and analysis are carried out under the real data and simulation data with different visual numbers and rough parameter values. The experimental results show that the proposed estimation method is accurate and robust. 2) under the condition of parameter estimation of Gn0 distribution model. In this paper, two methods of edge detection and edge confidence interval estimation in SAR images are compared. One is a parameter method based on generalized likelihood detection and random weighted SAR image edge detection and edge confidence interval estimation. The second is a non-parametric method for edge detection and edge confidence interval estimation of SAR images based on KW method and Bootstrap. The validity and accuracy of the method are verified by experiments.
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN957.52

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本文編號：1406110