本文關(guān)鍵詞：多主體框架下結(jié)合最大期望值和遺傳算法的SAR圖像分割，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的 SAR圖像中固有的相干斑噪聲增加了圖像分割的困難。為此,提出一種分布式SAR圖像分割算法。方法首先假設(shè)圖像中同質(zhì)區(qū)域內(nèi)像素滿足同一獨立的Gamma分布,依此建立SAR圖像模型;為了刻畫SAR圖像中像素的類屬性,建立標(biāo)號場的MRF(Markov Random Field)模型;在Bayesian理論框架下建立圖像分割模型;在多主體系統(tǒng)(MAS)框架下,結(jié)合MRF模型和遺傳算法(GA)模擬分割模型。MAS結(jié)構(gòu)由分割主體和協(xié)調(diào)主體組成,其中分割主體利用最大期望值(EM)算法估計MRF模型參數(shù),從而實現(xiàn)全局分割;協(xié)調(diào)主體利用GA實現(xiàn)全局最優(yōu)。結(jié)果為了驗證提出方法的有效性,分別對模擬和RADARSAT-I/II SAR圖像進(jìn)行實驗,并與EM和RJMCMC算法比較。本文算法的用戶精度、產(chǎn)品精度、總精度及kappa系數(shù)均高于EM算法。定性和定量分析結(jié)果驗證了本文算法的魯棒性和有效性。結(jié)論實驗結(jié)果表明提出的分布式MAS框架下SAR圖像分割方法,能夠提高分割精度。該方法適用于中高分辨率單極化的SAR圖像,且具有很好的抗噪性。
【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;
【關(guān)鍵詞】： 多主體系統(tǒng) 馬爾可夫隨機(jī)場 最大期望值算法 遺傳算法 SAR圖像分割
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(41271435);國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目(41301479)~~
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 張金靜,李玉,趙泉華21卷/第1期/2016年1月多主體框架下結(jié)合最大期望值和遺傳算法的SAR圖像分割for the estimation of model parameters with a standard expectation-maximization(EM)algorithm.Moreover,the EM-basedmodel parameter estimation is performed over the whol

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