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On the Empirical-Statistical Modeling of SAR Images With Generalized Gamma Distribution

机译：广义Gamma分布SAR图像的经验统计建模。

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In this paper, an efficient statistical model, called generalized Gamma distribution (${rm G} Gamma {rm D}$), for the empirical modeling of synthetic aperture radar (SAR) images is proposed. The ${rm G} Gamma {rm D}$ forms a large variety of alternative distributions (especially including Rayleigh, exponential, Nakagami, Gamma, Weibull, and log-normal distributions commonly used for the probability density function (pdf) of SAR images as special cases), and is flexible to model the SAR images with different land-cover typologies. Moreover, based on second-kind cumulants, a closed-form estimator for ${rm G} Gamma {rm D}$ parameters is derived by exploiting the second-order approximation for Polygamma function. Without involving the numerical iterative process for solutions, this estimator is computationally efficient and, hence, can make the ${rm G} Gamma {rm D}$ convenient for applications in the online SAR image processing. Finally, experimental results from tests carried out with actual SAR images demonstrate that the ${rm G} Gamma {rm D}$ can achieve better goodness of fit than the state-of-the-art pdfs.
机译：在本文中，提出了一种有效的统计模型，称为合成伽玛分布（$ {rm G} Gamma {rm D} $），用于合成孔径雷达（SAR）图像的经验建模。 $ {rm G} Gamma {rm D} $形成了各种各样的替代分布（尤其包括SAR图像的概率密度函数（pdf）常用的瑞利，指数，Nakagami，Gamma，Weibull和对数正态分布（作为特殊情况），并且可以灵活地对具有不同土地覆盖类型的SAR图像进行建模。此外，基于第二类累积量，通过利用Polygamma函数的二阶逼近来导出$ {rm G} Gamma {rm D} $参数的闭式估计量。在不涉及解决方案的数值迭代过程的情况下，该估计器在计算上是有效的，因此可以使$ {rm G} Gamma {rm D} $便于在在线SAR图像处理中应用。最后，使用实际SAR图像进行的测试得出的实验结果表明，与最新的pdf相比，$ {rm G} Gamma {rm D} $具有更好的拟合度。

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