論文の概要: Improving Log-Cumulant Based Estimation of Roughness Information in SAR imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13200v1
• Date: Thu, 22 Jun 2023 20:53:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-26 14:16:54.255570
• Title: Improving Log-Cumulant Based Estimation of Roughness Information in SAR imagery
• Title（参考訳）: sar画像における粗さ情報のログ累積推定の改善
• Authors: Jeova Farias Sales Rocha Neto, and Francisco Alixandre Avila Rodrigues
• Abstract要約: 我々は,Log-Cumulants法を用いて$mathcalG0$分布におけるパラメータ推定の改善を提案する。 粗さ情報に基づく高速で信頼性の高いSAR画像理解を実現するために,この手法をいかに利用できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Synthetic Aperture Radar (SAR) image understanding is crucial in remote sensing applications, but it is hindered by its intrinsic noise contamination, called speckle. Sophisticated statistical models, such as the $\mathcal{G}^0$ family of distributions, have been employed to SAR data and many of the current advancements in processing this imagery have been accomplished through extracting information from these models. In this paper, we propose improvements to parameter estimation in $\mathcal{G}^0$ distributions using the Method of Log-Cumulants. First, using Bayesian modeling, we construct that regularly produce reliable roughness estimates under both $\mathcal{G}^0_A$ and $\mathcal{G}^0_I$ models. Second, we make use of an approximation of the Trigamma function to compute the estimated roughness in constant time, making it considerably faster than the existing method for this task. Finally, we show how we can use this method to achieve fast and reliable SAR image understanding based on roughness information.
• Abstract（参考訳）: SAR(Synthetic Aperture Radar)画像理解はリモートセンシングアプリケーションにおいて重要であるが、本質的なノイズ汚染によって妨げられている。 分布の$\mathcal{G}^0$のような高度化統計モデルは、SARデータに採用され、これらのモデルから情報を取り出すことにより、この画像の処理における現在の進歩の多くが達成されている。 本稿では,Log-Cumulants法を用いて,$\mathcal{G}^0$分布におけるパラメータ推定の改善を提案する。 まずベイズモデルを用いて, $\mathcal{G}^0_A$ と $\mathcal{G}^0_I$ の両方のモデルの下で,信頼できる粗さ推定を定期的に生成する。 第二に、Trigamma関数の近似を用いて、推定された粗さを一定時間で計算し、既存の手法よりもかなり高速に処理する。 最後に,この手法を用いて粗さ情報に基づく高速で信頼性の高いsar画像理解を実現する方法を示す。

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