文件名称:
可变类空间约束高斯混合模型遥感图像分割
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-01-14
详细说明：针对传统高斯混合模型（GMM,Gaussian mixture model）难以自动获取类属数和对噪声敏感问题，提出了一种基于可变类空间约束GMM的遥感图像分割方法。首先在构建的GMM中，将像素类属性建模为马尔可夫随机场（MRF,Markov random field），并在此基础上定义其先验概率；结合邻域像素类属性的后验概率和先验概率，定义噪声平滑因子，以提高算法的抗噪性；在参数求解过程中，分别采用可逆跳变马尔可夫链蒙特卡罗（RJMCMC,reversible jump Markov chain Monte Carlo）方法和最大似然（ML,maximum likelihood）方法估计类属
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