结合HMRF模型的模糊ISODATA高分辨率遥感图像分割

• 作者: 李玉 赵泉华 赵雪梅
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 非监督分类 隐马尔可夫随机场 模糊ISODATA 模糊c均值
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 157-166
• 页数: 10页
• 分类号: TP791
• 字数: 7169字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2016.02.005

摘要

模糊ISODATA(Fuzzy ISODATA,FISODATA)在应用于图像分割时,FISODATA算法定义的FCM目标函数未考虑邻域像素间的数据相关性,导致该算法的抗噪性能较差;此外,FISODATA算法中分裂-合并操作需人工选取阈值参数,而不适当的阈值往往使得该算法陷入局部极值,因而得到错误的类属数并影响图像分割结果.该文将考虑邻域关系的基于隐马尔可夫随机场(Hidden Markov Random Field,HMRF) FCM(HMRF-FCM)方法纳入ISODATA框架,提出HMRF-FCM ISODATA(HMRF-FISODATA)算法,在分裂与合并操作后增加了优化操作,并根据优化结果自适应调节控制聚类分裂与合并的各阈值.该算法不仅能够快速获取正确类属数,而且克服了FI-SODATA算法没有考虑邻域像素的关系、人工选取阈值参数和受图像噪声影响大等问题,实现了自动正确确定类属数的同时完成高精度图像分割.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵泉华	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究院	98	506	12.0	17.0
2	李玉	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究院	104	500	12.0	17.0
3	赵雪梅	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究院	25	194	8.0	12.0