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基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类高分辨率遥感影像分割算法
被引量：
22
1
作者
赵雪梅
李玉
赵泉华
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期679-686,共8页
本文利用隐马尔可夫随机场和高斯模型分别建立标号场和特征场的邻域关系,提出了基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类分割算法.该算法用隐马尔可夫随机场模型定义先验概率,并将该先验概率作为尺度控制因子引入到KL(Kullback-Lerbler...
本文利用隐马尔可夫随机场和高斯模型分别建立标号场和特征场的邻域关系,提出了基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类分割算法.该算法用隐马尔可夫随机场模型定义先验概率,并将该先验概率作为尺度控制因子引入到KL(Kullback-Lerbler)信息中,在目标函数的定义中,KL信息作为规则化项,其系数表示算法的模糊程度.在基于高斯模型的后验概率中,像素相关性被定义在空间和谱间,并用该概率的负对数值表征像素点到聚类中心的非相似性测度.通过对合成遥感影像和高分辨率遥感影像进行分割实验,证明了算法的有效性和普适性.
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关键词
遥感影像分割
隐马尔可夫随机场
高斯模型
模糊C均值算法
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职称材料
题名
基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类高分辨率遥感影像分割算法
被引量：
22
1
作者
赵雪梅
李玉
赵泉华
机构
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
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期679-686,共8页
基金
国家自然科学基金(No.41271435
No.41301479)
中华环境保护基金会"123工程"(No.CEPF-2013-123-1-3)
文摘
本文利用隐马尔可夫随机场和高斯模型分别建立标号场和特征场的邻域关系,提出了基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类分割算法.该算法用隐马尔可夫随机场模型定义先验概率,并将该先验概率作为尺度控制因子引入到KL(Kullback-Lerbler)信息中,在目标函数的定义中,KL信息作为规则化项,其系数表示算法的模糊程度.在基于高斯模型的后验概率中,像素相关性被定义在空间和谱间,并用该概率的负对数值表征像素点到聚类中心的非相似性测度.通过对合成遥感影像和高分辨率遥感影像进行分割实验,证明了算法的有效性和普适性.
关键词
遥感影像分割
隐马尔可夫随机场
高斯模型
模糊C均值算法
Keywords
re
m
ote sensing i
m
age seg
m
entation
hidden m arkov random field（hm rf）
Gaussian
m
odel
fuzzy c-
m
eans（FC
m
） algorit
hm
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类高分辨率遥感影像分割算法
赵雪梅
李玉
赵泉华
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
22
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