[发明专利]基于联合广义伽玛分布参数的SAR图像分割方法有效
| 申请号： | 201410127588.7 | 申请日： | 2014-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN103886606B | 公开（公告）日： | 2017-01-25 |
| 发明（设计）人： | 张鹏;李明;吴艳;安琳;宋婉莹;贾璐 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 西安睿通知识产权代理事务所(特殊普通合伙)61218 | 代理人： | 惠文轩 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 联合 广义 分布 参数 sar 图像 分割 方法 | ||
1.基于联合广义伽玛分布参数的SAR图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：利用雷达接收多个SAR图像观测数据，所述多个SAR图像观测数据组成SAR图像观测数据集，得出SAR图像观测数据集的一阶对数矩和二阶对数累积量；
S2：得出广义Gamma分布的第二类特征函数；
S3：基于SAR图像观测数据集的一阶对数矩、SAR图像观测数据集的二阶对数累积量、以及广义Gamma分布的第二类特征函数，建立广义Gamma分布形状参数方程；
S4：利用二值法对所述广义Gamma分布形状参数方程进行求解，得出广义Gamma分布的形状参数β；
S5：得出广义Gamma分布的尺度参数α和指示形状参数λ；
S6：根据所述广义Gamma分布的形状参数、尺度参数和指示形状参数，建立三重马尔可夫场模型的似然概率分布函数，并利用Gibbs采样得到基于三重马尔可夫场模型的边缘后验概率分布；根据所述基于三重马尔可夫场模型的边缘后验概率分布，得出每个SAR图像观测数据对应的目标类型，对SAR图像进行图像分割。
2.如权利要求1所述的基于联合广义伽玛分布参数的SAR图像分割方法，其特征在于，在步骤S1中，所述SAR图像观测数据集的一阶对数矩为：
其中，为SAR图像观测数据集的一阶对数矩，ys表示SAR图像观测数据集中的第s个SAR图像观测数据，为SAR图像观测数据集中SAR图像观测数据的个数，
所述SAR图像观测数据集的二阶对数累积量为：
其中，为SAR图像观测数据集的二阶对数累积量。
3.如权利要求1所述的基于联合广义伽玛分布参数的SAR图像分割方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：对广义Gamma分布进行Mellin变换，以得到广义Gamma分布的第二类特征函数φy(ω)，φy(ω)表示如
其中，ω为随机变量，λ表示广义Gamma分布的指示形状参数，β表示广义Gamma分布的形状参数，α表示广义Gamma分布的尺度参数，Γ(·)表示伽玛函数。
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