当前位置:
X-MOL 学术
›
arXiv.stat.ME
›
论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
Robust Rayleigh Regression Method for SAR Image Processing in Presence of Outliers
arXiv - STAT - Methodology Pub Date : 2022-07-29 , DOI: arxiv-2208.00097 B. G. Palm, F. M. Bayer, R. Machado, M. I. Pettersson, V. T. Vu, R. J. Cintra
arXiv - STAT - Methodology Pub Date : 2022-07-29 , DOI: arxiv-2208.00097 B. G. Palm, F. M. Bayer, R. Machado, M. I. Pettersson, V. T. Vu, R. J. Cintra
The presence of outliers (anomalous values) in synthetic aperture radar (SAR)
data and the misspecification in statistical image models may result in
inaccurate inferences. To avoid such issues, the Rayleigh regression model
based on a robust estimation process is proposed as a more realistic approach
to model this type of data. This paper aims at obtaining Rayleigh regression
model parameter estimators robust to the presence of outliers. The proposed
approach considered the weighted maximum likelihood method and was submitted to
numerical experiments using simulated and measured SAR images. Monte Carlo
simulations were employed for the numerical assessment of the proposed robust
estimator performance in finite signal lengths, their sensitivity to outliers,
and the breakdown point. For instance, the non-robust estimators show a
relative bias value $65$-fold larger than the results provided by the robust
approach in corrupted signals. In terms of sensitivity analysis and break down
point, the robust scheme resulted in a reduction of about $96\%$ and $10\%$,
respectively, in the mean absolute value of both measures, in compassion to the
non-robust estimators. Moreover, two SAR data sets were used to compare the
ground type and anomaly detection results of the proposed robust scheme with
competing methods in the literature.
中文翻译:
存在异常值的 SAR 图像处理的鲁棒瑞利回归方法
合成孔径雷达 (SAR) 数据中存在异常值(异常值)以及统计图像模型中的错误指定可能会导致推断不准确。为了避免此类问题,提出了基于稳健估计过程的瑞利回归模型作为对此类数据进行建模的更现实的方法。本文旨在获得对异常值的存在具有鲁棒性的瑞利回归模型参数估计量。所提出的方法考虑了加权最大似然法,并使用模拟和测量的 SAR 图像进行了数值实验。蒙特卡罗模拟被用于数值评估所提出的有限信号长度的稳健估计器性能、它们对异常值的敏感性和故障点。例如,非稳健估计器显示的相对偏差值比稳健方法在损坏信号中提供的结果大 65 倍。在敏感性分析和分解点方面,稳健方案导致两种测量的平均绝对值分别减少了约 96 美元和 10 美元,以同情非稳健估计者。此外,使用两个 SAR 数据集将所提出的稳健方案的地面类型和异常检测结果与文献中的竞争方法进行比较。
更新日期:2022-08-02
中文翻译:
存在异常值的 SAR 图像处理的鲁棒瑞利回归方法
合成孔径雷达 (SAR) 数据中存在异常值(异常值)以及统计图像模型中的错误指定可能会导致推断不准确。为了避免此类问题,提出了基于稳健估计过程的瑞利回归模型作为对此类数据进行建模的更现实的方法。本文旨在获得对异常值的存在具有鲁棒性的瑞利回归模型参数估计量。所提出的方法考虑了加权最大似然法,并使用模拟和测量的 SAR 图像进行了数值实验。蒙特卡罗模拟被用于数值评估所提出的有限信号长度的稳健估计器性能、它们对异常值的敏感性和故障点。例如,非稳健估计器显示的相对偏差值比稳健方法在损坏信号中提供的结果大 65 倍。在敏感性分析和分解点方面,稳健方案导致两种测量的平均绝对值分别减少了约 96 美元和 10 美元,以同情非稳健估计者。此外,使用两个 SAR 数据集将所提出的稳健方案的地面类型和异常检测结果与文献中的竞争方法进行比较。