结合双树复小波纹理特征和MRF模型的遥感图像分割

论文摘要

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Kmeans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。

论文目录

• 1 双树复小波变换原理
• 2 MRF图像分割
•   2.1 建立标号场模型
•   2.2 建立特征场模型
•   2.3 MAP估计与求解
• 3 分割算法步骤及试验
•   3.1 分割算法步骤描述
•   3.2 试验结果与分析
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 韦春桃,赵平,肖博林,白风,李小勇,杨晚芸

关键词: 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

来源: 测绘通报 2019年10期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 重庆交通大学,中国电建集团贵州电力设计研究院有限公司

基金: 重庆市基础科学与前沿技术研究专项重点项目(cstc2015jcyjBX0023)

分类号: TP751

DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0315

页码: 40-45

总页数: 6

文件大小: 2397K

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