结合BIC准则和ECM算法的可变类SAR影像分割

摘要：

为实现合成孔径雷达(SAR)影像分割中类别数的自动确定,提出一种基于贝叶斯信息准则(BIC)的可变类SAR影像分割算法.该算法以Gamma分布建模SAR影像同质区域内部像素光谱测度的统计分布特性;结合BIC准则构建整幅SAR影像似然函数模型;并在此模型中引入类别数补偿项,继而提高BIC测度对影像分割结果的描述精度.采用期望条件最大化(ECM)算法估计其模型参数;通过遍历所有可能类别数,取最小BIC值对应的类别数作为最佳类别数.采用提出的算法分割模拟和真实SAR影像,模拟SAR影像分割结果的定性和定量分析表明,基于BIC准则的ECM算法可以实现类别数的自动确定,并可得到最优分割结果.通过对真实SAR影像分割结果的定性评价,进而证明了可变类SAR影像分割算法的准确性和可行性.

关键词：SAR影像、ECM算法、BIC准则、可变类影像分割

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年基金项目41301479;辽宁省自然科学基金项目2015020090

在线出版日期：2017-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1402-1410