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1.
为了克服传统基于区域的图像分割方法对图像初始划分完全随机进而导致算法效率低下的缺点,本文提出了一种基于Delaunay划分并结合最大期望值(Expectation Maximization,EM)和最大边缘概率(Maximization of the Posterior Marginal,MPM)算法的图像分割方法。该方法首先提取图像特征点,并把特征点集作为构建Delaunay三角网的基础点集。利用Delaunay三角网的构建将影像划分成众多彼此连接的超像素,并假设这些超像素内的像素灰度值服从同一独立的正态分布,基于此完成特征场模型的建立,再运用EM\MPM方法分别模拟特征场模型和分割影像。为了验证本文提出的算法能够有效地分割图像,分别对模拟图像和真实图像进行分割测试,并和经典的初始划分完全随机的超像素影像分割算法进行对比,测试结果定性和定量地表明了该方法的有效性和准确性。 相似文献
2.
《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(11)
提出了一种结合规则划分和M-H(Metropolis-Hastings)算法的SAR图像分割方法。首先,利用规则划分将图像域划分成子块,并假设每个子块内像素服从同一独立的Gamma分布;根据贝叶斯定理,构建基于子块的图像分割模型;然后,利用M-H算法模拟该分割模型,实现SAR图像分割及模型参数估计。在MH算法中,设计了改变参数矢量、改变标号场及分裂或合并子块三个移动操作。为了验证提出的分割方法,分别对真实及模拟SAR图像进行分割实验。定性及定量评价结果表明了本文方法的可行性及有效性。 相似文献
3.
针对SAR海冰图像受相干斑噪声影响严重, 提出采用相干斑抑制区域生长模型的区域MRF(SRRG-MRF)分割算法。SRRG区域模型包括构建图像的相干斑抑制区域化表达和基于区域的灰度相似性进行区域生长两个部分,其中相干斑抑制的区域化表达由相干斑抑制的双边滤波(SRBF)算法和分水岭变换构成, 该模型在相干斑噪声严重的情况下, 能够有效抑制过分割和对目标边缘准确定位, 并防止MRF分割优化陷入局部最小值, 减少误分割。将SRRG区域模型与MRF相结合, 能够大幅度减少优化搜索空间, 获得准确的分割结果。采用不同视数的SAR海冰合成图像和由RADARSAT-2及SIR-C获取的SAR海冰真实图像进行测试, 结果表明: 与已有区域MRF分割算法相比,本文算法能够有效提高分割准确性。 相似文献
4.
杨圣 《测绘与空间地理信息》2018,(5):66-72
为了实现对纹理图像的分割,需利用建模像素间相互作用关系,因此本文利用在标号场和特征场中分别建模邻域多边形和邻域像素之间的作用关系,并提出一种基于马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)的区域化纹理图像分割方法。即利用Voronoi划分技术,将图像划分为若干个多边形;在标号场上利用Gibbs分布建模相邻多边形标号间的相互作用,在特征场上利用高斯分布建模多边形内邻域像素间光谱测度的相关性;结合贝叶斯定理建立分割模型;通过最大期望值(Expectation Maximization,EM)算法来估计模型参数,进而获得最优分割结果。本文分别对合成纹理图像、自然纹理图像和遥感图像进行分割实验,并对分割结果进行定性和定量评价。通过计算混淆矩阵得出Kappa值为0.97,满足了优秀分类器的标准。本文提出的算法具有很强的抗噪和描述复杂光谱测度的能力,可行性好,准确性高。 相似文献
5.
合成孔径雷达(SAR)海冰图像分割对全球气候研究和保证船舶航行安全具有重要意义。现有的基于区域的马尔可夫随机场(MRF)多极化SAR分割方法,由于受相干斑噪声影响,其区域划分不尽合理,不能有效完成分割。因此,提出一种噪声抑制的多极化SAR海冰图像分割算法,首先在极化总功率图上引入降低噪声的滤波算法,合理划分初始区域,其次考虑区域之间的差异度,从而实现多极化SAR海冰图像的准确分割。以RADARSAT-2和SIR-C获得的全极化海冰图像为实验数据进行验证,结果表明:和其他较先进算法相比,本文算法优势明显,既能高效保持图像连通性,又能增强图像的细节信息,具有更高的分割精度。 相似文献
6.
提出了一种有效的MSTAR SAR图像分割方法。该方法首先对待处理图像进行过分割操作,得到过分割图像区域,然后对过分割后的图像进行图像区域级和像素级的特征提取,得到用于表示图像的特征向量,接着对MSTAR SAR图像使用空间隐含狄利克雷分配模型(sLDA)和马尔科夫随机场(MRF)建立本文所提出的模型,得到能量泛函,最后运用Graph-Cut算法和Branch-and-Bound算法对能量泛函进行优化,得到最终的分割结果。通过使用MSTAR SAR图像进行分割实验比较,仿真结果表明了方法的有效性。 相似文献
7.
多视SAR影像像素强度通常建模为Gamma分布,其形状参数为常数(视数)。实验表明,多视SAR影像分割时,设Gamma分布的形状参数为变量可取得更好的分割结果。由于Gamma分布中形状参数以Gamma函数的形式出现,利用EM算法求解时无法获得形状参数的解析解。为此,本文提出了一种基于Expectation/Conditional Maxinnization(ECM)算法的多视SAR影像分割方法。利用ECM算法估计最大化后验概率条件下的Gamma分布参数及表征最优多视SAR影像分割的标号场实现。采用模拟和真实多视SAR影像验证提出算法。实验结果表明,Gamma分布的形状和尺度参数均能快速收敛到稳态值,且以此得到各同质区域的Gamma分布曲线可以很好地拟合其直方图。通过对分割结果的定性和定量分析,可知提出算法具有有效性和可行性,且优于EM算法。 相似文献
8.
针对Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,结合隐马尔科夫树(hidden Markov tree,HMT)模型和D-S(Dempster-Shafer)证据理论,提出一种新的SAR图像分割算法。该算法首先将隐马尔科夫树模型推广到Contourlet域,在多尺度HMT上采用D-S证据融合理论有效地融合Contourlet系数的持续性和聚集性,最后导出融合后的最大后验多尺度分割公式。本文算法对实测SAR图像进行分割试验,试验结果表明:与小波域上的HMT-MRF(Markovrandom field,MRF)融合分割及Contourlet域上HMT和MRF分割算法相比,本文算法在抑制斑点噪声的同时,可有效地提高SAR图像的分割精度。 相似文献
9.
针对传统模糊聚类分割算法无法克服合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中固有的斑点噪声问题, 提出了一种利用可变形状参数Gamma分布和邻域相关性的模糊聚类分割算法。可变形状参数Gamma分布用于建模多视SAR强度图像的斑点噪声, 并以其负对数作为特征场中像素与聚类间强度的相似性测度模型; 通过马尔可夫随机场(Markov random field, MRF)建立标号场中邻域像素的类属相关性模型; 在模糊聚类框架下, 以上述模型为基础构建模糊目标函数; 在目标函数最小化准则下, 求解最优结果。实验表明, 可变形状参数Gamma分布能够更加准确地拟合同质区域内像素强度的统计直方图。为有效求解包涵在Gamma函数内的形状参数, 采用牛顿迭代算法估计其数值解。对合成和真实多视SAR图像分别进行分割实验, 定性、定量分析的结果验证了本文算法的有效性。 相似文献
10.
将图像域规则划分与模糊聚类方法结合,提出了一种区域化模糊聚类算法,并将该算法用于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分割,以解决分割过程中像素模糊聚类难以处理SAR图像中存在的大量固有斑点噪声问题。首先,利用规则划分技术将图像域划分成大小相等的规则子块;假设每一子块内像素对聚类的隶属度相同,并以此为基础定义区域模糊聚类目标函数;通过迭代最小化上述目标函数实现SAR图像初步分割;最后,采用中值滤波方法进行后处理操作,以消除规则划分对不同类别之间边界的影响,实现SAR图像精准分割。为了验证提出算法的有效性,用模拟及真实SAR图像实现了算法测试;对算法分割结果进行定性与定量评价。结果表明算法的分割精度较高,可以有效降低SAR图像中斑点噪声对分割结果的影响。 相似文献
11.
JIANG Liming LIAO Mingsheng ZHANG Lu LIN Hui 《地球空间信息科学学报》2007,10(2):111-116
An unsupervised change-detection method that considers the spatial contextual information in a log-ratio difference image generated from multitemporal SAR images is proposed. A Markov random filed (MRF) model is particularly employed to exploit statistical spatial correlation of intensity levels among neighboring pixels. Under the assumption of the independency of pixels and mixed Gaussian distribution in the log-ratio difference image, a stochastic and iterative EM-MPM change-detection algorithm based on an MRF model is developed. The EM-MPM algorithm is based on a maximiser of posterior marginals (MPM) algorithm for image segmentation and an expectation-maximum (EM) algorithm for parameter estimation in a completely automatic way. The experiment results obtained on multitemporal ERS-2 SAR images show the effectiveness of the proposed method. 相似文献
12.
An unsupervised change-detection method that considers the spatial contextual information in a log-ratio difference image generated from multitemporal SAR images is proposed. A Markov random filed (MRF) model is particularly employed to exploit statistical spatial correlation of intensity levels among neighboring pixels. Under the assumption of the independency of pixels and mixed Gaussian distribution in the log-ratio difference image, a stochastic and iterative EM-MPM change-detection algorithm based on an MRF model is developed. The EM-MPM algorithm is based on a maximiser of posterior marginals (MPM) algorithm for image segmentation and an expectation-maximum (EM) algorithm for parameter estimation in a completely automatic way. The experiment results obtained on multitemporal ERS-2 SAR images show the effectiveness of the proposed method. 相似文献
13.
确定图像类别数是图像分割中的重要任务,在大多数分割算法中需由用户预先指定类别数。受地物目标及其分布的多样性、复杂性和未知性等因素的限制、对彩色遥感图像而言,人为确定其类别数非常困难。为此,提出了一种基于区域和统计的可变类分割方法,融合规则划分技术和R.JMCMC算法,利用规则划分将图像域划分成若干个规则子块,并假设每个规则子块内的像素服从同一独立的多值Gaussian分布;在此基础上南贝叶斯定理构建图像分割模型;利用ReversibleJump Markov Chain Monte Carlo(RJMCMC)算法模拟该模型,实现罔像类别数的自动确定及图像粗分割;为了进一步提高图像分割精度,设计精细化操作,对Worldview-2合成及彩色遥感图像和多光谱IKONOS图像进行可变类分割,实验结果表明,提出方法不仅能自动确定图像类别数,还可以较好地实现区域分割。本文方法较好地实现彩色遥感图像的可变类分割。 相似文献
14.
受海冰自身特性、成像系统特性和环境因素的影响,合成孔径雷达SAR海冰图像具有非平稳、尺度依赖的空间结构,现有的单马尔可夫随机场MRF模型分割方法只能较好地适应非平稳性,对海冰场景的多尺度结构考虑仍然是全局的。为此,本文提出了一种区域分裂过程与二叉树分层结构自适应更新相结合的单MRF图像分割方法。首先利用单MRF模型的全局迭代权值完成初始区域合并,同时以二叉树形式保护合并过程的记录。所设计的分层合并算法可保证二叉树结构的节点数与场景中的对象尺度具有正相关性。随后的细化分裂并不产生新的区域,只是返回到初始配置。依据场景中不同区域对象的尺度,自适应地调整空间语境模型中的尺度权值,实现区域更新。实验表明,该方法有效提高了带有多尺度结构SAR海冰场景的分割精度。 相似文献
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An unsupervised segmentation method based on MPM for SAR images 总被引：2，自引：0，他引：2
An unsupervised segmentation method for synthetic aperture radar (SAR) images is proposed. It alternately approximates the maximization of the posterior marginals estimate of the pixel class labels and estimates all model parameters except the number of classes during segmentation. In this method, a multilevel logistic (MLL) model for the pixel class labels and Gamma distribution for the marginal distribution of each class in the observed SAR image are employed. In our implementation, the expectation-maximization algorithm is used to estimate parameters of the Gamma distributions, and the iterative conditional estimation algorithm is used to estimate the MLL model parameters. The segmentation results for synthetic and real SAR images show that the proposed method has a good performance. 相似文献
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针对基于像素的HMRF-FCM算法抗噪性差以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出一种结合形状信息的静态MST区域划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界和形状信息、能较好抑制几何噪声的特点,解决地物复杂边界的表达和降低分割结果中几何噪声问题。首先,利用MST静态划分将图像域划分成若干个均质区域,假设每个均质区域内光谱测度服从独立同一的多元高斯分布。然后,在此基础上构建了区域隐马尔可夫随机场模型,以及建立基于信息熵和KL信息正则化项的模糊聚类目标函数。最后,采用偏微分方法对分割模型参数进行求解,从而得到全局最优分割结果。为验证本文方法,对WorldView-3高分遥感图像进行分割试验。定性、定量分析了尺度参数、光谱相似性参数和区域紧致度参数对最优分割结果的影响,并对比分析本文算法和eCognition软件中的多分辨率分割算法、分水岭算法。 相似文献