HMGMRF模型及其在高分辨率影像分割中的应用

• 作者: 孙小丹 徐涵秋
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 高分辨率影像 谱间相关性 HMGMRF模型 分割算法
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 132-139,插1
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 6864字
• 语种: 中文

摘要

通过修改离差预测的方式,对高斯马尔可夫随机场(Gauss Markov Random Field)模型加以改进,提出层次型多光谱高斯马尔可夫随机场(Hierarchical Multispectral Gauss Markov Random Field,HMGMRF)模型及其相应的分割算法.影像分割时,先通过HMGMRF模型分析地物在各波段光谱特征的变化趋势(即地物各波段的纹理特征),期间结合了"谱间相关"这一特性,将离差预测时的邻域空间由原先的单层扩展为多层,增加了纹理特征的维度,从而提高了模型在描述纹理特征方面的能力;接着,基于贝叶斯原理,采用EM(Expectation Maximization)算法对各类地物的模型参数进行迭代估算;最后,基于增强型纹理特征,依据MAP(Maximum A Posteriori)原则,实现影像分割.实验结果表明,所提出的基于HMGMRF模型的分割算法具有较强的识别地物能力,可以获得较高的分割精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐涵秋	福州大学环境与资源学院空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室	123	4477	31.0	66.0
2	孙小丹	福州大学环境与资源学院空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室	6	7	2.0	2.0