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Interval Edge Estimation in SAR Images

机译：SAR图像中的间隔边缘估计

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This paper considers edge interval estimation between two regions of a synthetic aperture radar (SAR) image, which differ in texture. This is a difficult task because SAR images are contaminated with speckle noise. Different point estimation strategies under multiplicative noise are discussed in the literature. It is important to assess the quality of such point estimates and to also perform inference under a given confidence level. This can be achieved through interval parameter estimation. To that end, we propose bootstrap-based edge confidence interval. The relative merits of the different inference strategies are compared using Monte Carlo simulation. The results show that interval edge estimation can be used to assess the accuracy of an edge point estimate. They also show that interval estimates can be quite accurate and that they can indicate the absence of an edge. In order to illustrate interval edge estimation, we also analyze a real data set.
机译：本文考虑了合成孔径雷达（SAR）图像的两个区域之间的边缘间隔估计，这两个区域的纹理不同。这是一项艰巨的任务，因为SAR图像被斑点噪声污染。文献中讨论了乘性噪声下的不同点估计策略。评估此类点估计的质量并在给定的置信度下进行推断也很重要。这可以通过间隔参数估计来实现。为此，我们提出了基于引导的边缘置信区间。使用蒙特卡洛模拟比较了不同推理策略的相对优点。结果表明，区间边缘估计可用于评估边缘点估计的准确性。他们还表明，间隔估计值可能非常准确，并且可以表明没有边沿。为了说明间隔边缘估计，我们还分析了一个真实的数据集。

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