【摘 要】
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基于正则化变分的框架，提出了SAR图像目标超分辨的变范数算法。考虑目标在成像区域中的稀疏特性，利用广义高斯分布对目标区域的幅度进行建模，在Bayes估计的框架下，推导了l_p范数
【机 构】
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国防科学技术大学理学院,桂林空军学院
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基于正则化变分的框架，提出了SAR图像目标超分辨的变范数算法。考虑目标在成像区域中的稀疏特性，利用广义高斯分布对目标区域的幅度进行建模，在Bayes估计的框架下，推导了l_p范数约束的正则化变分模型和广义高斯分布形状参数的关系。采用迭代的方法在逐次估计真实图像的过程中，将P的取值与逐次估计结果相关联，逐步估计目标区域分布的形状参数，并修正l_p范数的具体形式，由此得到变范数的正则化模型。该方法克服了通过经验选取P值的局限，以及由观测数据估计P值的误差。仿真和实测SAR图像的处理结果表明了该方法的有效性。
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