發(fā)布時(shí)間：2017-12-07 13:35

  本文關(guān)鍵詞：并行MCMC算法的SAR影像分割

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【摘要】：MCMC(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法采用順序改變表征像素類屬性的標(biāo)號(hào)變量值會(huì)導(dǎo)致算法運(yùn)算時(shí)間長、收斂速度慢等問題。為此,本文提出并行化改變像素標(biāo)號(hào)值的MCMC方案,在貝葉斯推理框架下,依據(jù)高斯分布及MRF(Markov Random Field,MRF)模型建立SAR(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像分割模型,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)基于多線程的并行采樣方案;為了解決MRF標(biāo)號(hào)場中鄰域像素標(biāo)號(hào)相關(guān)性問題,提出獨(dú)立的像素并行采樣的準(zhǔn)則;同時(shí),限制并行線程的數(shù)量,以保證采樣的隨機(jī)性。運(yùn)用傳統(tǒng)的串行算法和提出的并行算法對(duì)模擬和真實(shí)SAR影像進(jìn)行影像分割實(shí)驗(yàn);定性和定量的時(shí)間和精度評(píng)價(jià)結(jié)果表明:該方案在不影響分割精度的前提下大幅縮短影像分割時(shí)間,提高了效率。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)測繪與地理科學(xué)學(xué)院遙感科學(xué)與應(yīng)用研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年基金(41301479);國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(41271435)
【分類號(hào)】：TP751
【正文快照】： 1引言隨著遙感技術(shù)水平的不斷提高,在大面積地面觀測以及地理空間數(shù)據(jù)獲取等領(lǐng)域?qū)b感的需求越來越大[1]。然而,隨著遙感影像的空間分辨率、光譜分辨率以及影像尺度的不斷增大,影像中所包含的信息量陡增。包含越來越多信息的遙感影像在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)傳遞、數(shù)據(jù)處理等方面的

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本文編號(hào)：1262593