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XXIIIème colloque GRETSI (GRETSI 2011), Bordeaux : France (2011)
Modèles statistiques complexes dans le contexte de l'imagerie SAR polarimétrique
Felix Totir 1, 2, Gabriel Vasile 1
(2011)

Polarimetry extends the dimensionality of SAR data (to 3 or 4), so the necessity to have multivariate statistic (and non-Gaussian, because of the high resolution) distributions as models for PolSAR data: such are the SIRV (Spherically Invariant Random Vectors). However, as the statistic model becomes so complicated, correctly estimating its parameters gets difficult. More, although they are versatile, the SIRV models are not guaranteed to match the PolSAR data. To evaluate the pertinence of those models with respect to the PolSAR data, through one of their most important statistic property, namely the circularity, it is the purpose of this paper.
1 :  Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab)
CNRS : UMR5216 – Université Joseph Fourier - Grenoble I – Université Pierre-Mendès-France - Grenoble II – Université Stendhal - Grenoble III – Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology
2 :  ASRC
Advanced Studies and Research Center
Sciences de l'ingénieur/Traitement du signal et de l'image

Informatique/Traitement du signal et de l'image
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