利用期望最大化算法的EMCCD噪声分布模型的参数估计

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分布模型。针对混合泊松一高斯噪声分布模型的极大似然函数难以求解的问题，对噪声模型进行了适
当的初始化设置，利用期望最大化算法对噪声模型进行参数估计，有效实现了噪声参数的极大似然估
计。ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ仿真结果及实验结果表明，期望最大化算法估计性能较好，对混合泊松一高斯分布有
ｍｕｌｔｉｐｌｙｉｎｇＣＣＤ（ＥＭＣＣＤ），ｔｈｅＰｏｉｓｓｏｎ－Ｇａｕｓｓｉａｎ — ｍｉｘｔｕｒｅｎｏｉｓｅｄｉｓｔｉｂｒｕｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．
ａｐｐｒｏｐｉａｒｔｅｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎｓｅｔｔｉｎｇｓｏｎｔｈｅｎｏｉｓｅｍｏｄｅｌ，ｒｅｄｕｃｉｎｇｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｈｅｔｐｒａａｍｅｔｅｒｅｓｉｔｍａｔｉｏｎ
ＡｉｉｎｍｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅＰｏｉｓｓｏｎ－－Ｇａｕｓｓｉａｎ－－
红外与激光工程
ＩｎｆｒａｒｅｄａｎｄＬａｓｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
２０１３年１月Ｊａｎ．２０１３
利用期望最大化算法的ＥＭＣＣＤ噪声分布模型的参数估计
邹盼，－，刘晖，张闻文１，２，陈钱，顾国华，张连东
ＰａｒａｍｅｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｎｏｉｓｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆＥＭＣＣＤｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ－ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ
较好的拟合效果，能得到较高精度的参数估计值。关键词：ＥＭＣＣＤ；噪声分布模型；期望最大化算法；参数估计
中图分类号：ＴＰ３０１．６文献标志码：Ａ文章编号：１００７ — ２２７６（２０１３）０１ — ０２６８ — ０５
ｍｉｘｔｕｒｅｄｉｓｔｉｂｒｕｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗａｓｄｉｉｃｆｕｌｔｔＯｓｏｌｖｅ．ｔｈｅｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ— ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏ
（１．微光夜视技术重点实验室，陕西西安７１００６５；
２．南京理工大学电子工程与光电技术学院，江苏南京２１００９４）
摘要：讨论了电子倍增ＣＣＤ（ＥＭＣＣＤ）图像的噪声来源及其统计特性，建立了混合泊松一高斯噪声
ＺｏｕＰａｎ，ＬｉｕＨｕｉ，ＺｈａｎｇＷｅｎｗｅｎ，ＣｈｅｎＱｉａｎ，ＧｕＧｕｏｈｕａ，ＺｈａｎｇＬｉａｎｄｏｎｇ
（１．ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｎＬｏｗ－ｌｉｇｈｔ－ｌｅｖｅｒＮｉｇｈｔＶｉｓｉｏｎＬａｂ，Ｘｉａｎ７１００６５，Ｃｈｉｎａ；２．ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆Ｐｈｏｔｏｅｌｅｃｔｒｉｃ
ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏｌｌｅｇｅ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｆｉｍａｇｅｎｏｉｓｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄｔｈｅｉｒｓｔａｔｉｓｔｉｃｃｈａｒａｃｔｅｉｓｒｔｉｃｓｏｆｔｈｅｅｌｅｃｔｒｏｎ
ｅｓｉｍａｔｔｅｔｈｅｐｒａａｍｅｔｅｒｓｏｆＰｏｉｓｓｏｎ・－Ｇａｕｓｓｉａｎ— －ｍｉｘｔｕｒｅｎｏｉｓｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅＥＭＣＣＤａｆｔｅｒ
为此dempster和laird等人41提出一种期望最大化算法来解决不完全数据的极大似然估计问题该算法将传统的比较复杂的似然函数的极大化问题转化为一系列求解期望值和极大值的简单函数优化问题大大降低了计算的复杂度但性能却与极大Байду номын сангаас然估计相近具有很好的实际应用价值
第４２卷第１期
Ｖ０１．４２ＮＯ．１