本文關鍵詞： 互信息 聚類中心 圖像噪聲 相似性測度 遙感圖像分割　出處：《中國礦業(yè)大學學報》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為解決經典聚類圖像分割算法對聚類中心的依賴性和圖像噪聲的敏感性問題,提出了一種基于信息聚類的遙感圖像分割方法.利用Gaussian分布建立同質區(qū)域內像素的概率分布,即假設每個同質區(qū)域內的像素都服從同一獨立的Gaussian分布;結合Gaussian分布的特性建立像素對間灰度的聯(lián)合分布.在此基礎上,以互信息作為聚類算法的相似性測度,結合同質區(qū)域內以及同質區(qū)域間像素灰度的相似性建立目標函數(shù),通過最大化求解上述目標函數(shù),進而轉化為迭代求解像素與同質區(qū)域的隸屬度實現(xiàn)遙感圖像分割.分別對模擬及真實遙感圖像進行分割實驗.結果表明:該方法不僅避免了聚類中心的選取,還降低了噪聲敏感性,并且增強了圖像分割的穩(wěn)定性,從而驗證了該方法的可行性及有效性.
[Abstract]:In order to solve the problem of the dependence of clustering center and the sensitivity of image noise in classical clustering image segmentation algorithm, a remote sensing image segmentation method based on information clustering is proposed. The probability distribution of pixels in homogeneous region is established by using Gaussian distribution. That is, assuming that the pixels in each homogeneous region are subject to the same independent Gaussian distribution, combining the characteristics of the Gaussian distribution, the joint distribution of gray levels between pixels is established. On this basis, mutual information is taken as the similarity measure of the clustering algorithm. Combining the similarity of pixel grayscale in homogeneous region and between homogeneous regions, the objective function is established, and the above objective function is solved by maximizing the objective function. Then it is transformed into iterative solution to solve the membership degree of pixel and homogenous region to realize remote sensing image segmentation. Experiments are carried out on simulated and real remote sensing images respectively. The results show that this method not only avoids the selection of clustering center, It also reduces the noise sensitivity and enhances the stability of image segmentation, which verifies the feasibility and effectiveness of the method.
【作者單位】： 遼寧工程技術大學測繪與地理科學學院遙感科學與應用研究所;
【基金】：國家自然科學基金青年基金項目(41301479);國家自然科學基金面上項目(41271435) 遼寧省自然科學基金項目(2015020190)
【分類號】：TP751

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