欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:58298201
大小:1.71 MB
页数:10页
时间:2020-05-03
《区域Gamma混合模型的SAR图像分割-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、1007-4619(2014)05—1024—10JournalofRemoteSensing遥感学报区域Gamma混合模型的SAR图像分割李琴洁,杨学志,吴克伟,薛丽霞,郎文辉合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009摘要:针对传统Gamma混合模型用于SAR图像分割时忽略像素间空间相关性,导致分割结果不连续并产生大量误分割的现象,提出了区域Gamma混合模型的SAR图像分割算法。首先对图像进行分水岭分割,得到过分割区域块,然后将其作为输入样本进行基于Gamma混合模型的聚类,在模型的参数估计过程中进一步考虑区域间的空间相关性,设计邻域因子融入到迭代
2、过程,得到邻域加权类分布概率。该算法充分利用像素间的空间相关性,能够降低噪声对分割结果的影响。通过合成图像和真实SAR图像的实验表明,本文算法能够实现SAR图像的准确分割。关键词:合成孔径雷达,分水岭,Gamma混合模型,邻域因子,EM算法中图分类号:TP751文献标志码:A引用格式:李琴洁,杨学志.吴克伟。薛丽霞,郎文辉.2014.区域Gamma混合模型的SAR图像分割.遥感学报。18(5):1024-1033LiQJ,YangXZ,WuKW。XueLXandLangWH.2014.Syntheticapertureradarimagesegmenta-ti
3、onusingaregionalgammamixturemode1.JournalofRemoteSensing,18(5):1024—1033【DOI:10.11834/jItS.20143230]1引言过参数估计以及最大后验概率准则从而实现图像的分割。高斯混合模型(GMM)凭借其形式简单、计合成孔径雷达(SAR)图像分割是SAR图像自动算方便等特点,已成为比较普遍应用的有限混合模解译的关键技术之一,其结果对SAR图像的解译具型,如Tang等(2009)在高斯混合模型基础上,利用有重要意义。研究人员通过对SAR图像分割的研邻域加权方法对矢量图像进行了分割,Z
4、hu等(2011)究,提出了多种经典的分割算法,主要包括阈值法考虑像素间相互关系,利用自适应空间信息高斯混(Haverkamp等,1993)、聚类算法(Dabboor等,2013;合模型对光学图像进行了分割,Lu等(2011)采用分Doulgeris等,2011;Gou等,2013)、结合边缘检测与水岭算法与高斯混合模型相结合对SAR图像进行区域合并的算法(Soh等,2004)以及基于MRF的分分割。但是,由于SAR独特的成像机理,SAR图像割算法(Deng和Clausi,2005;Ochilov和Clausi,通常受到相干斑噪声的较大干扰,在SAR图像的研2
5、012;Yang和Clausi,2012)。其中,聚类算法因简单究中,实际得到的数据大多具有非线性、非高斯特有效而被广泛应用于图像分割中(Celik和Lee,性,且局限于高斯分布的拟合能力,导致高斯混合2013;Xiang和Wang,2003)。模型不能完全、准确、有效地应用于SAR图像的分有限混合模型聚类是一种基于模型的统计聚割研究中。Goodman(1975)根据SAR图像中相干斑类方法,不局限于特定的概率密度函数形式,模型噪声模型,证明了在区域均匀的假设下,SAR强度的复杂度仅与所求解的问题有关。有限混合模型图像满足Gamma分布。研究人员根据SAR图像
6、的聚类将提取的图像灰度信息作为对象进行聚类,将统计模型,提出了较多的分割算法。例如,Ben等图像分割问题转化为混合模型的参数估计问题,通(2005)对SAR图像进行Gamma分布建模,并通过收稿日期:2013-08—26;修订日期:2014—03—20;优先数字出版日期:2014—03—27基金项目:国家自然科学基金(编号:61371154,41076120,61271381,61102154);光电控制技术重点实验室和航空科学基金联合资助项目(编号201301P4007);中央高校基本科研业务费专项基金资助(编号:2012HGCX0001)第一作者简介:李5
7、~(1990-),女,硕士研究生,研究方向为SAR图像处理。E-mail:liqinj0626@163.tom通信作者简介:杨学志(197O一),男,教授,研究方向为计算机视觉。E-mail:hfut.cv@gmail.com李琴洁等:区域Gamma混合模型的SAR图像分割水平集方法实现了SAR图像的分割。Xia等(20071利用Gamma分布修改MRF中的特征模型,在聚类川=南N)(4)空间中融人了MRF随机场。Li等(2010)利用式中,像素属于第k类的概率P(;O。)由贝Gamma统计模型,并通过贝叶斯推理及可逆跳跃的叶斯公式计算如下:MCMC算法实现了
8、SAR图像的分割。将Gamma混合模型
此文档下载收益归作者所有