多主体框架下结合最大期望值和遗传算法的SAR图像分割

摘要：

目的 SAR图像中固有的相干斑噪声增加了图像分割的困难.为此,提出一种分布式SAR图像分割算法.方法 首先假设图像中同质区域内像素满足同一独立的Gamma分布,依此建立SAR图像模型;为了刻画SAR图像中像素的类属性,建立标号场的MRF(Markov Random Field)模型;在Bayesian理论框架下建立图像分割模型;在多主体系统(MAS)框架下,结合MRF模型和遗传算法(GA)模拟分割模型.MAS结构由分割主体和协调主体组成,其中分割主体利用最大期望值(EM)算法估计MRF模型参数,从而实现全局分割;协调主体利用GA实现全局最优.结果 为了验证提出方法的有效性,分别对模拟和RADARSAT-Ⅰ/Ⅱ SAR图像进行实验,并与EM和RJMC-MC算法比较.本文算法的用户精度、产品精度、总精度及kappa系数均高于EM算法.定性和定量分析结果验证了本文算法的鲁棒性和有效性.结论 实验结果表明提出的分布式MAS框架下SAR图像分割方法,能够提高分割精度.该方法适用于中高分辨率单极化的SAR图像,且具有很好的抗噪性.

关键词：多主体系统、马尔可夫随机场、最大期望值算法、遗传算法、SAR图像分割

所属期刊栏目：21

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金项目41271435;国家自然科学基金青年科学基金项目41301479 National Natural Science Foundation for China41271435;Young Scientists Fund of National Natural Science Foundation of China41301479

在线出版日期：2016-03-01（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：86-94