论文摘要
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.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 石雪,李玉,赵泉华
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,算法
来源: 中国矿业大学学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 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
基金: 国家自然科学基金项目(41301479,41271435),辽宁省自然科学基金项目(2015020090)
分类号: TP751
DOI: 10.13247/j.cnki.jcumt.001013
页码: 668-675
总页数: 8
文件大小: 3035K
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标签：遥感影像分割论文; 贝叶斯理论论文; 层次化高斯混合模型论文; 高斯子混合模型论文; 算法论文;