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Publications about Finite mixing model
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Technical and Research Report |
1 - Dictionary-based Stochastic Expectation-Maximization for SAR amplitude probability density function estimation.
G. Moser and J. Zerubia and S.B. Serpico. Research Report 5154, INRIA, France, March 2004.
Keywords : Synthetic Aperture Radar (SAR), Stochastic EM (SEM), Finite mixing model.
@TECHREPORT{5154,
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| author |
= |
{Moser, G. and Zerubia, J. and Serpico, S.B.}, |
| title |
= |
{Dictionary-based Stochastic Expectation-Maximization for SAR amplitude probability density function estimation}, |
| year |
= |
{2004}, |
| month |
= |
{March}, |
| institution |
= |
{INRIA}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{5154}, |
| address |
= |
{France}, |
| url |
= |
{http://www.inria.fr/rrrt/rr-5154.html}, |
| pdf |
= |
{ftp://ftp.inria.fr/INRIA/publication/publi-pdf/RR/RR-5154.pdf}, |
| ps |
= |
{ftp://ftp.inria.fr/INRIA/publication/publi-ps-gz/RR/RR-5154.ps.gz}, |
| keyword |
= |
{Synthetic Aperture Radar (SAR), Stochastic EM (SEM), Finite mixing model} |
| } |
Résumé :
En télédetection, un problème vital est le besoin de développer des modèles précis pour représenter les statistiques des intensités des images. Dans ce rapport de recherche, nous traitons le problème de l'estimation de la densité de probabilité de l'amplitude d'une image de type Radar à Synthèse d'Ouverture (RSO). Plusieurs modèles théoriques ou heuristiques, ultilisés pour représenter l'amplitude d'un signal du type RSO, ont été proposés dans la littérature et ce sont révelés être efficaces pour différentes types de classes dans le contexte des cartes d'occupation des sols, rendant ainsi difficile le choix d'une seule densité de probabilité paramétrique. Dans ce rapport de recherche, un algorithme d'estimation innovant est proposé, se fondant sur un modèle de mélange fini pour la densité de probabilité de l'amplitude, les diverses composantes du mélange appartenant à un dictionnaire specifique. La mèthode proposée dans ce rapport intégre, de fa on automatique, les procédures de sélection d'un modèle optimal pour chaque composante, d'estimation de paramètres et d'optimisation du nombre de composantes, en combinant un algorithme EM stochastique et la méthode des logs-cumulants pour l'estimation de la densité de probabilité paramètrique. Des resultats expérimentaux sur plusieurs images RSO réelles sont présentés, montrant ainsi que la mèthode proposée est suffisamment précise pour modéliser les statistiques du signal d'amplitude radar de type RSO. |
Abstract :
In the context of remotely sensed data analysis, a crucial problem is represented by the need to develop accurate models for the statistics of the pixel intensities. In the current research report, we address the problem of parametric probability density function (PDF) estimation in the context of Synthetic Aperture Radar (SAR) amplitude data analysis. Specifically, several theoretical and heuristic models for the PDFs of SAR data have been proposed in the literature, and have been proved to be effective for different land-cover typologies, thus making the choice of a single optimal SAR parametric PDF a hard task. In thia report, an innovative estimation algorithm is proposed, which addresses this problem by adopting a finite mixture model (FMM) for the amplitude PDF, with mixture components belonging to a given dictionary of SAR-specific PDFs. The proposed method automatically integrates the procedures of selection of the optimal model for each component, of parameter estimation, and of optimization of the number of components, by combining the Stochastic Expectation Maximization (SEM) iterative methodology and the recently proposed «method-of-log-cumulants» (MoLC) for parametric PDF estimation for non-negative random variables. Experimental results on several real SAR images are presented, showing the proposed method is accurately modelling the statistics of SAR amplitude data. |
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