本文關(guān)鍵詞：基于隱馬爾可夫高斯隨機場模型的模糊聚類高分辨率遙感影像分割算法

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【摘要】：本文利用隱馬爾可夫隨機場和高斯模型分別建立標號場和特征場的鄰域關(guān)系,提出了基于隱馬爾可夫高斯隨機場模型的模糊聚類分割算法.該算法用隱馬爾可夫隨機場模型定義先驗概率,并將該先驗概率作為尺度控制因子引入到KL(Kullback-Lerbler)信息中,在目標函數(shù)的定義中,KL信息作為規(guī)則化項,其系數(shù)表示算法的模糊程度.在基于高斯模型的后驗概率中,像素相關(guān)性被定義在空間和譜間,并用該概率的負對數(shù)值表征像素點到聚類中心的非相似性測度.通過對合成遙感影像和高分辨率遙感影像進行分割實驗,證明了算法的有效性和普適性.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學測繪與地理科學學院遙感科學與應用研究院;
【基金】：國家自然科學基金(No.41271435;No.41301479) 中華環(huán)境保護基金會“123工程”(No.CEPF-2013-123-1-3)
【分類號】：TP751
【正文快照】： 1引言隨著遙感器技術(shù)的不斷發(fā)展,遙感影像分辨率日益提高,但隨之而來的是影像噪聲的大量增加[1].此外,遙感影像還存在同譜異物現(xiàn)象[2,3],導致遙感影像分割的不確定性.處理這些不確定性最常用的方法是模糊聚類法,而模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法是其中最常用的算法之一[4~6

【相似文獻】

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本文編號：1293097