SAR图像的Gamma混合分布建模方法

随机信号的混合概率模型比单一概率模型有更多的灵活性,更适合复杂的分布建模。当前主要的混合概率模型有高斯混合模型、α分布混合模型和Gamma混合模型等。但高斯混合模型更适合随机变量对称分布的分布建模,而α混合模型参数多、算法复杂。SAR图像的像素值为非负值,且多为斜峰分布,更适合Gamma混合模型建模。仿真分析及数据测试都表明,本文提出的Gamma混合分布建模方法对SAR图像的像素统计分布具有更高的运算效率。