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题名自适应特征加权的Gibbs随机场影像分割方法
被引量：2
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作者
陈荣元
徐雪松
李广琼
申立智
刘星宝
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机构
湖南商学院湖南省移动电子商务协同创新中心移动商务智能湖南省重点实验室
国防科学技术大学计算机学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期2351-2356,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.41101425,No.61471170,No.61304253)
湖南省自然科学基金(No.2016JJ2070)
+1 种基金
湖南省科技计划重点项目(No.2014ZK2028)
湖南省教育厅资助科研项目(No.16A114)
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文摘
针对现有分割算法很少同时兼顾不同特征分量区分能力的差异和相邻像素间的相关性的问题,提出了一种结合Gibbs随机场的特征加权遥感影像分割方法.该方法首先依据训练样本计算各特征分量的区分能力,确定不同地物类别相应的特征分量的权重;然后利用加权最小距离分类法对影像进行初始分割,并利用Gibbs随机场来描述像素的空间相关性;最后综合Gibbs随机场描述的标记场和加权最小距离分类法描述的特征场来获取影像的最终分割结果.实验结果表明,Gibbs随机场能够有效地描述空间相关性,根据区分能力确定的权重强化了区分能力强的特征分量.
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关键词
影像分割
GIBBS随机场
区分能力
特征加权
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Keywords
image segmentation
Gibbs random field
distinguishability
feature weighting
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名模糊区域级MRF方法在城镇自动识别中的应用
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作者
陈荣元
徐雪松
申立智
刘跃华
陈浪
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机构
湖南商学院湖南省移动电子商务协同创新中心移动商务智能湖南省重点实验室新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期489-494,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.41101425
No.61471170)
+5 种基金
教育部-中国移动科研基金(No.MCM20170506)
湖南省教育厅资助科研项目(No.16A114
No.17B145)
湖南省重点研发计划项目(No2018GK2058)
湖南省自然科学基金(No.2016JJ2070
No.2017JJ3132)
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文摘
针对遥感影像中城镇区域内外的自然地物难以区分,城镇区域不易完整识别的问题,提出一种对象级模糊MRF识别方法.该方法首先通过光谱信息和空间梯度分析得到城镇种子点(人造地物顶部点和阴影点);然后由均值漂移算法过分割影像;再对过分割区域建立MRF,在迭代过程中用MRF的条件概率矩阵代替模糊C均值聚类算法的隶属度矩阵,并保持包含种子点的区域类别不变,从而实现城镇识别.对于Quick Bird和Ikonos遥感影像,该模型能够兼顾城镇区域自动识别过程中的随机性与模糊性,很好地利用了空间相关信息,有效识别出了城镇区域.
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关键词
城镇识别
模糊C均值算法
空间信息
马尔可夫模型
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Keywords
urban identification
fuzzy C-means algorithm
spatial information
Markov random field model
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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