结合双树复小波纹理特征和MRF模型的遥感图像分割
针对经典的小波纹理不能准确地表达影像纹理特征的问题,以及影像分割结果缺少对像元空间相关性和分布关系的考虑.本文提出了结合双树复小波(DT-CWT)纹理和马尔可夫随机场(MRF)模型的高分辨率遥感影像分割方法.首先,通过双树复小波变换提取影像纹理特征,联合光谱特征形成表达影像信息的混合特征向量;然后,将混合特征向量高斯归一化处理,并用K-means聚类的方法对特征空间中的混合特征向量聚类得到初始分割图;最后,借助马尔可夫随机场模型在初始分割结果中引入上下文信息,基于贝叶斯最大后验概率准则得到最终的分割结果.本文通过双树复小波纹理提高了特征表达的准确度,同时使用马尔可夫随机场模型减弱了分割结果中同质区域的"椒盐噪声",从而进一步提高了高分辨率遥感影像分割的精度.
双树复小波变换、纹理特征、高斯归一化、马尔可夫随机场、高分辨率遥感影像
P237(摄影测量学与测绘遥感)
重庆市基础科学与前沿技术研究专项重点项目cstc2015jcyjBX0023
2019-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
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