《表1 ML不同子带对应的参数值》

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《基于小波域广义高斯分布的SAR图像分割算法》

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本文对典型的SAR图像，China Airport Lake进行三层DWT分解，得到小波系数后，利用ML方法对其统计特性进行拟合，并与经典估计GGD算法矩估计（MME作比较）。图5为China Airport Lake SAR图像（256×256）。图6为Level 1三个子带V、H、D的拟合效果，其参数α、β值如表1所示。MME假设总体的k阶矩与样本的k阶矩相等，虽然该方法简单易行，但是当总体分布已知时，没有充分利用分布提供的信息，导致估算的参数与ML方法偏差较大，如表2、图7所示。