一种广义高斯分布形状参数的快速估计算法

广义高斯分布(GGD)在信号处理和图像处理等领域都有着广泛的应用。GGD形状参数的估计通常采用极大似然法和矩估计法。用极大似然法估计形状参数计算复杂、计算量大。用矩估计法的一阶和二阶绝对矩估计可减轻计算的复杂性,但反函数的解析形式很难得到,需要迭代计算,计算效率很低。文中提出了一种基于反函数曲线拟合的GGD形状参数估计方法,在[0.1,2.5]区间与其它现有方法相比具有函数形式简单(仅具有7个系数)、估计精度高、计算简便快速等优点。