基于Voronoi几何划分和EM/MPM算法的多视SAR图像分割
基于区域和统计的SAR分割方法,提出一种结合Voronoi划分技术、最大期望值EM(Expectation Maximization)和最大边缘概率MPM (Maximization of the Posterior Marginal)算法的多视SAR图像分割方法.首先利用Voronoi划分将图像域划分成不同的子区域,而每个子区域可以被看成待分割同质区域的一个组成部分,并假设每个子区域内的像素满足同一独立的Gamma分布,从而建立多视SAR图像模型,并在贝叶斯理论架构下建立图像分割模型,然后结合EM/MPM算法进行图像分割和模型参数估计.该方法将基于像元的马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型扩展到基于区域的MRF模型,并且能同时有效地获取模型参数估计和基于区域的SAR图像最优分割.采用本文算法,分别对RADARSAT-Ⅰ/ⅡSAR强度图像和合成SAR强度图像进行了分割实验,定性和定量的测试结果验证了本文方法的有效性、可靠性和准确性.
Voronoi几何划分、EM/MPM算法、SAR、图像分割
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P223(大地测量学)
国家自然科学基金项目41271435;中国科学院数字地球重点实验室开放基金项目2012LDE013;National Nature Science Foundation of China41271435;The Open Research Fund of Key Laboratory of Digital Earth Science,Center for Earth Observation and Digital Earth,Chinese Academy of Science2012LDE013
2013-10-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共14页
841-854