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基于规则划分和RJMCMC的可变类图像分割.pdf
学兔兔
第36卷 第6期 仪 器 仪 表 学 报 V0l_36No.6
2015年6月 ChineseJournalofScientificInstrument Jun.2015
基于规则划分和 RJMCMC的可变类图像分割
王 玉 ,李 玉,赵泉华
(辽宁工程技术大学 测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所 阜新 123000)
摘 要: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R3MCMC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。
关键词:可变类分割;彩色遥感图像 ;规则划分 ;RJMCMC算法
中图分类号 :TP751 文献标识码 :A 国家标准学科分类代码 :520.60
Segmentation ofthecolorremotesensingimagewithunknownnumberof
classesbasedontheregulartessellationandRJMCMC
WangYu,LiYu,ZhaoQuanhua
(InstituteforRemoteSensingScienceandApplication,SchoolofGeomatics,LiaoningTechnicalUniversity,Fuxin123000,China)
Abstract:Toautomaticallydeterminethenumberofclasses,animagesegmentationmethodispresented,whichcombinestheregu—
lartessellationandtheRJMCMC(reversiblejumpmarkovchainmontecarlo)algorithm.Firstofall,animagedomainispatti—
tioned intoagroupofregularsub—blocksbytheregulartessellationandtheimageismodeledontheassumptionthatintensitiesofits
pixelsineachhomogeneousregionsatisfyanidenticalandindependentmultivariateGaussiandistribution.TheBayesianparadigm
isfollowedtObuildimagesegmentationmodelonthepartitionedimagedomain.ThenaRJMCMC schemeisdesignedtosimulate
thesegmentationmodel,whichdeterminesthenumberofhomogeneousregionsand segmentstheimageroughly.Toimprovethe
segmentationaccuracy,arefinedoperationisdesigned.Theresultsobtainedfrom bothsyntheticandrealcolorremotesensingima—
gesshow thattheproposedmethodca
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