The Gamma Generalized Normal Distribution: A Descriptor of SAR Imagery

要約

ガンマ分布と一般化正規分布を組み合わせることにより、ガンマ一般化正規（GGN）という名前の合成開口レーダー（SAR）画像をモデル化するための新しい4パラメーター分布を提案します。
新しい分布の数学的特性は、限界の振る舞いを特定し、密度とモーメントの拡大を計算することによって提供されます。
GGNモデルのパフォーマンスは、合成データと実際のデータの両方で評価され、そのために、最尤推定と乱数生成について説明します。
提案された分布は、SAR画像を適切に表すことがすでに示されているベータ一般正規分布（BGN）と比較されます。
これらの2つの分布のパフォーマンスは、GGNが一部のコンテキストでBGN分布よりも優れているという証拠を提供する統計によって測定されます。

要約(オリジナル)

We propose a new four-parameter distribution for modeling synthetic aperture radar (SAR) imagery named the gamma generalized normal (GGN) by combining the gamma and generalized normal distributions. A mathematical characterization of the new distribution is provided by identifying the limit behavior and by calculating the density and moment expansions. The GGN model performance is evaluated on both synthetic and actual data and, for that, maximum likelihood estimation and random number generation are discussed. The proposed distribution is compared with the beta generalized normal distribution (BGN), which has already shown to appropriately represent SAR imagery. The performance of these two distributions are measured by means of statistics which provide evidence that the GGN can outperform the BGN distribution in some contexts.

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