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Maximum entropy regularization in inverse synthetic aperture radar imagery

机译：逆合成孔径雷达图像中的最大熵正则化

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The method of maximum entropy is applied to the regularization of inverse synthetic aperture radar (ISAR) image reconstructions. This is accomplished by considering an ensemble of images with associated 'allowed' probability density functions. Instead of directly considering the 'solution' to be an image, the author takes it to be the a posteriori probability density found by minimizing a regularization functional composed of the usual 'least squares' term and a Kullback (cross-entropy) information difference term. The desired image is then found as the expectation of this density. The basic model of this approach is similar to that used in usual maximum a posteriori analysis and allows for a more general relationship between the image and its 'configuration entropy' than is usually employed. In addition, it eliminates the need for inappropriate nonnegativity constraints on the (generally complex-valued) image.
机译：最大熵方法应用于反合成孔径雷达（ISAR）图像重建的正则化。这是通过考虑具有相关“允许”概率密度函数的图像整体来实现的。作者不是直接将“解决方案”视为图像，而是将其作为后验概率密度，方法是通过最小化由通常的“最小二乘”项和Kullback（交叉熵）信息差项组成的正则化函数找到。然后找到所需图像作为该密度的期望。这种方法的基本模型与通常的最大后验分析中使用的模型相似，并且使图像与其“构型熵”之间的关系比通常采用的更为普遍。另外，它消除了对（通常为复数值）图像的不适当的非负约束的需要。

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