并行MCMC算法的SAR影像分割

发布时间：2017-12-07 13:35

  本文关键词：并行MCMC算法的SAR影像分割

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【摘要】：MCMC(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法采用顺序改变表征像素类属性的标号变量值会导致算法运算时间长、收敛速度慢等问题。为此,本文提出并行化改变像素标号值的MCMC方案,在贝叶斯推理框架下,依据高斯分布及MRF(Markov Random Field,MRF)模型建立SAR(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像分割模型,设计实现基于多线程的并行采样方案;为了解决MRF标号场中邻域像素标号相关性问题,提出独立的像素并行采样的准则;同时,限制并行线程的数量,以保证采样的随机性。运用传统的串行算法和提出的并行算法对模拟和真实SAR影像进行影像分割实验;定性和定量的时间和精度评价结果表明:该方案在不影响分割精度的前提下大幅缩短影像分割时间,提高了效率。
【作者单位】： 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;
【基金】：国家自然科学基金青年基金(41301479);国家自然科学基金面上项目(41271435)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 1引言随着遥感技术水平的不断提高,在大面积地面观测以及地理空间数据获取等领域对遥感的需求越来越大[1]。然而,随着遥感影像的空间分辨率、光谱分辨率以及影像尺度的不断增大,影像中所包含的信息量陡增。包含越来越多信息的遥感影像在数据存储、数据传递、数据处理等方面的

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本文编号：1262593