10.3969/j.issn.0254-3087.2015.06.025
基于规则划分和RJMCMC的可变类图像分割
为了自动确定遥感图像分割中的类别数,提出了一种结合规则划分和逆跳马尔科夫链蒙特卡洛(RJMCMC)算法的可变类图像分割方法.首先,将图像域划分成若干个不同的规则子块,并假设每个子块内的像素满足同一独立的多值Gaussian 分布;在此基础上,根据贝叶斯定理,建立基于区域的图像分割模型;然后利用RJMCMC算法模拟该分割模型,以自动确定图像类别数并实现区域分割;为了进一步提高分割精度,设计了精细化操作.利用本文提出的方法,分别对合成及彩色遥感图像进行可变图像分割,实验结果表明,提出的方法不仅能自动确定图像类别数,还可以实现区域分割,从而验证提出算法的可行性及有效性.
可变类分割、彩色遥感图像、规则划分、RJMCMC算法
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TP751(遥感技术)
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41301479
2015-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
1388-1396
