本文關(guān)鍵詞：基于隱馬爾可夫高斯隨機(jī)場(chǎng)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(jī)場(chǎng)和高斯模型分別建立標(biāo)號(hào)場(chǎng)和特征場(chǎng)的鄰域關(guān)系,提出了基于隱馬爾可夫高斯隨機(jī)場(chǎng)模型的模糊聚類分割算法.該算法用隱馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)模型定義先驗(yàn)概率,并將該先驗(yàn)概率作為尺度控制因子引入到KL(Kullback-Lerbler)信息中,在目標(biāo)函數(shù)的定義中,KL信息作為規(guī)則化項(xiàng),其系數(shù)表示算法的模糊程度.在基于高斯模型的后驗(yàn)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(fù)對(duì)數(shù)值表征像素點(diǎn)到聚類中心的非相似性測(cè)度.通過(guò)對(duì)合成遙感影像和高分辨率遙感影像進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn),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(xué)測(cè)繪與地理科學(xué)學(xué)院遙感科學(xué)與應(yīng)用研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.41271435;No.41301479) 中華環(huán)境保護(hù)基金會(huì)“123工程”(No.CEPF-2013-123-1-3)
【分類號(hào)】：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(lái)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(dǎo)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(xiàn)】

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本文編號(hào)：1293097