【摘 要】
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针对传统合成孔径雷达统计模型不能准确建模高分辨率SAR图像的问题，提出一种基于乘积模型的SAR图像统计模型。在SAR图像乘积模型框架下，假设相干斑服从单位均值Gamma分布，并利用广义Gamma分布精确刻画雷达散射截面积的复杂纹理特性，进而综合上述两种分布构建SAR图像的分布模型。最后，提出基于Mellin变换的分布参数估计方法。定性和定量分析结果表明，相比于经典的统计模型，对于城区、森林、耕地、
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41801233,41801368）；
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针对传统合成孔径雷达统计模型不能准确建模高分辨率SAR图像的问题，提出一种基于乘积模型的SAR图像统计模型。在SAR图像乘积模型框架下，假设相干斑服从单位均值Gamma分布，并利用广义Gamma分布精确刻画雷达散射截面积的复杂纹理特性，进而综合上述两种分布构建SAR图像的分布模型。最后，提出基于Mellin变换的分布参数估计方法。定性和定量分析结果表明，相比于经典的统计模型，对于城区、森林、耕地、海面、耕地、灌木和山地等场景，本文模型要优于经典的Gamma分布、K分布和G~0分布模型。因此，本文提出的分布模型不仅能够准确描述均质地区的高分辨率SAR图像，而且对非均质地区也展现了其优异的建模能力。
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