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《一种无监督的遥感图像分割新算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第卷第期仪器仪表学报‘年月滋佣一种无监督的遥感图像分割新算法研究’,,,,郑玮康戈文陈武凡刘强金陵科技学院信息技术学院南京电子科技大学成都摘要由于遥感图像中存在边缘混叠和斑点噪声等问题,基于经典的马尔科夫随机场模型的分割算法效果并不太理想。木‘文针对遥感图像分割中某些像素分类的不确定性,将模糊模型引人遥感图像分割领域,构造了基于一的分割框架,提出了新的模糊模型,在充分结合空间信息的同时利用灰度和纹理共同构造特征空间,以修正的算法结合算法获取全局最优解,实现无监督分割,实验对比证明该方法准确率更高
2、」此外,文中还设计了一种新的优化方案以提高分割的。效率关键词马尔叮夫随机场模型图像分割模糊模型算法中图分类号文献标识码国家标准学科分类代码一’,’,。’,,‘,‘,,,,,,,砧,,,,,夕乙哪,峭。哟嵘、二‘,,。,,,了汉肋幻爪研别一,一脚朗“,、,,一脚一,一。。基于数学方法自然成了遥感图像分割的重要工具模糊引言集的算法作为一种软分割方法在遥感图像分割中具有广阔的发展前景,但是现在所广泛应用的模糊一均值及〔’,遥感图像分割在遥感图像解译中起着举足轻重的作其改进算法将图像数据看成是独立的由此
3、用,但是由于其灰度级多、信息量大、边界模糊、结构复杂导致图像空间信息的缺失必然造成算法对某些空间噪声,等问题的存在降低了遥感图像的分割质量使得分割工的敏感,带来算法的不精确与不稳健。。作变得更为困难马尔可夫随机场理论作为一种引人图像空间信息的,由于遥感图像信息存在不确定性针对不确定性的先验模型已经广泛应用于贝叶斯图像分割中,它已被证一‘〔,一。吸一收稿日期仪器仪表学报第卷明并实验显示它在纹理图像分割中是一种很好的方这种基于空间信息的隶属度函数可以减少像素的重“,法由于该模型仍然属于一种硬分割方法
4、只在确定类叠,从而找到明晰的边界。上有定义使得该模型难于处理图像中出现的不确定性问为了降低算法的复杂度,本文选用了最大隶属度原,,‘。题如区域重叠相干噪声边界的混叠等为了弥补。则进行去模糊化处理两种方法各自的不足,本文将模糊集和相融合的模特征提取,型模糊随机场引人遥感图像分割中同时考虑由于遥感图像蕴含着丰富的纹理信息,所以本文提—,了分割中的随机性与模糊性这两种不确定因素将图像取了纹理特征和灰度特征共同构成分割模型的特征空,中的每个像素点的标签都设为模糊类并根据传统的,。间分别采用合适的概率模型
5、进行刻画,模型构造了模糊模型更加充分的结合了空间,对于本文实验所用的图像适用分布,,关系对提取灰度和纹理这两种特征分别采用不同的概模型来描述。定义图像中点,的灰度特征值是。,标记。率分布模型更好的处理了遥感图像的分割问题,为则有通过对合成孔径雷达图像的实验证明了本文,二乙一一。,、,。片纽所用方法的准确性和有效性同时考虑到由于模糊马尔林人补人,科夫随机场的引人使得搜索空间变大实验所选用的模式中为图像的视数,代表模糊类。拟退火算法是一种全局优化算法,必然会导致分割时间对于纹理使用传统而有效的纹理分
6、析方法灰度,变长文中又提出了一种算法与相结合的优化共生矩阵来描述,为了减少计算量,从由—灰度共方法,实验证明在正确率稍有降低的情况下明显提高了生矩阵计算出来的统计量中选出对比度和嫡这两个分辨。分割速度率最好且不相关的参数‘〕,本文使用计算纹理特征的距离占一分割算法计算纹理特征的方向为水平方向即口二,朽,,一模糊与模糊随机变量计算纹理特征灰度级为经典的基于马尔可夫随机场的图像分割需要两个随计算纹理特征时选择的滑动窗口扫描,机场来定义如果将这种经典的马尔科夫场拓展到模糊。全图,,,空间的话则需要定义
7、个随机场假设⋯川一般的模型符合高斯分布,则基于纹理特征,二。、为图像的像素集是隐模糊马尔可夫随机的类条件概率密度可以表示为,场即通过分割所得的最终获得的的标记场一·才’‘‘,一以斌。、,,一玖是可见随机场就是我们所观测到的图像即待二,,分割图像,,月二每一个随机变量都取值于状态空间式中对代表点‘的第命个纹理特征分量,,,⋯,·,,,。、二,代表分割后的类数将戈去模。,,,。、,风武分别代表第类模糊类的第个特征的均值糊化后得到经典马尔可夫随机场因此它与。二,。、,和方差随机场有相同参数分布用它来联
8、系另外两,,,定义在模糊随机场下的风,必须考虑模糊权重。,分个随机场定义每一个像素点均以不同的程度同拜,,。,、,。⋯。,’,设时为在经典场中求得的特征均值和方差将它们时从属于某个模糊类久〔」其中叭代表像素点‘属于类的隶属度,且扩展到模糊随机场中,,、蕙’￡这样就成为模糊随机变量刃、艺二‘、了、、︺、,、,、二,‘‘’就成为模糊随机场当其考虑到马尔科夫空间关,’、二,艺艺乙。系时就成为了模糊马尔科夫随机场基于贝叶斯准则的分割框架模糊规则的产生与消除图像分割的问题实质上就是求图像的最优标号的问将每
