目的合成孔徑雷達(dá)（SAR）圖像中像素強(qiáng)度統(tǒng)計(jì)分布呈現(xiàn)出復(fù)雜的特性,而傳統(tǒng)混合模型難以建模非對(duì)稱(chēng)、重尾或多峰等特性的分布。為了準(zhǔn)確建模SAR圖像統(tǒng)計(jì)分布并得到高精度分割結(jié)果,本文提出一種利用空間約束層次加權(quán)Gamma混合模型（HWGa MM）的SAR圖像分割算法。方法采用Gamma分布的加權(quán)和定義混合組份;考慮到同質(zhì)區(qū)域內(nèi)像素強(qiáng)度的差異性和異質(zhì)區(qū)域間像素強(qiáng)度的相似性,采用混合組份加權(quán)和定義HWGa MM結(jié)構(gòu)。采用馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)（MRF）建模像素空間位置關(guān)系,利用中心像素及其鄰域像素的后驗(yàn)概率定義混合權(quán)重以將像素鄰域關(guān)系引入HWGa MM,構(gòu)建空間約束HWGa MM,以降低SAR圖像內(nèi)固有斑點(diǎn)噪聲的影響。提出算法結(jié)合M-H（Metropolis-Hastings）和期望最大化算法（EM）求解模型參數(shù),以實(shí)現(xiàn)快速SAR圖像分割。該求解方法避免了M-H算法效率低的缺陷,同時(shí)克服了EM算法難以求解Gamma分布中形狀參數(shù)的問(wèn)題。結(jié)果采用3種傳統(tǒng)混合模型分割算法作為對(duì)比算法進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn)。擬合直方圖結(jié)果表明本文算法具有準(zhǔn)確建模復(fù)雜統(tǒng)計(jì)分布的能力。在分割精度上,本文算法比基于高斯混合模型（GMM）、G... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2020,25(02)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

提出算法流程圖

圖3為采用GMM算法、Gamma算法、GaMM算法和HWGaMM算法對(duì)仿真SAR圖像進(jìn)行分割的結(jié)果。圖3(a)中GMM算法難以將各區(qū)域區(qū)分開(kāi)，各區(qū)域均存在不同程度的誤分割像素。圖3(b)中Gamma算法可將黑色區(qū)域分割開(kāi)，但其他區(qū)域均存在誤分割斑塊。圖3(c)中GaMM算法的分割結(jié)果中同樣存在較多的誤分割像素。圖3(d)中HW-GaMM算法可將各區(qū)域分割開(kāi)，且分割結(jié)果中僅存在極少的誤分割像素。綜上，空間約束HWGaMM算法的分割結(jié)果在視覺(jué)上明顯優(yōu)于對(duì)比算法。圖3 仿真SAR圖像分割結(jié)果

圖2 模板和仿真圖像為了定量評(píng)價(jià)各分割算法，利用模板圖像分別與各算法的分割結(jié)果進(jìn)行比較計(jì)算混淆矩陣，根據(jù)混淆矩陣分別計(jì)算用戶、產(chǎn)品(制圖)和總精度及kappa值，見(jiàn)表2。以總精度為例進(jìn)行說(shuō)明，GMM算法的總精度最低，為66.16%,Gamma算法的總精度為70.62%,GaMM算法的總精度為90.82%，空間約束HWGaMM算法的總精度為99.61%，明顯高于對(duì)比算法，其他精度也高于對(duì)比算法。因此認(rèn)為，提出算法可獲得高精度分割結(jié)果。

【參考文獻(xiàn)】：
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