层次化高斯混合模型和M-H的遥感影像分割算法

• 作者: 李玉 石雪 赵泉华
• 来源期刊: 中国矿业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感影像分割 贝叶斯理论 层次化高斯混合模型 高斯子混合模型 M-H算法
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 668-675
• 页数: 8页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文

摘要

为了准确建立高分辨率遥感影像同质区域内像素强度呈现的非对称、重尾和多峰等复杂分布的统计模型,并得到高精度的分割结果,提出了一种结合层次化高斯混合模型(HGMM)和Metropolis-Hastings (M-H)算法的高分辨率遥感影像分割算法.提出算法采用HGMM建立高分辨率遥感影像的复杂统计分布模型,HGMM由多个高斯子混合模型(GSMM)的加权和定义.根据贝叶斯理论,结合HGMM和参数先验分布构建后验分布,即分割模型.采用M-H算法模拟分割模型以实现影像分割和模型参数求解.为了验证提出算法的可行性和有效性,分别对合成影像和高分辨率遥感影像进行分割实验,并定量和定性地评价分割结果.结果表明:提出算法具有准确建立复杂统计分布模型的能力,并得到高精度的分割结果.

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所	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所	104	500	12.0	17.0
3	石雪	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所	10	28	3.0	5.0