空间约束层次加权Gamma混合模型的SAR图像分割

发布时间：2021-04-11 10:07

　　目的合成孔径雷达（SAR）图像中像素强度统计分布呈现出复杂的特性,而传统混合模型难以建模非对称、重尾或多峰等特性的分布。为了准确建模SAR图像统计分布并得到高精度分割结果,本文提出一种利用空间约束层次加权Gamma混合模型（HWGa MM）的SAR图像分割算法。方法采用Gamma分布的加权和定义混合组份;考虑到同质区域内像素强度的差异性和异质区域间像素强度的相似性,采用混合组份加权和定义HWGa MM结构。采用马尔可夫随机场（MRF）建模像素空间位置关系,利用中心像素及其邻域像素的后验概率定义混合权重以将像素邻域关系引入HWGa MM,构建空间约束HWGa MM,以降低SAR图像内固有斑点噪声的影响。提出算法结合M-H（Metropolis-Hastings）和期望最大化算法（EM）求解模型参数,以实现快速SAR图像分割。该求解方法避免了M-H算法效率低的缺陷,同时克服了EM算法难以求解Gamma分布中形状参数的问题。结果采用3种传统混合模型分割算法作为对比算法进行分割实验。拟合直方图结果表明本文算法具有准确建模复杂统计分布的能力。在分割精度上,本文算法比基于高斯混合模型（GMM）、G... 

【文章来源】：中国图象图形学报. 2020,25(02)北大核心CSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

提出算法流程图

图3为采用GMM算法、Gamma算法、GaMM算法和HWGaMM算法对仿真SAR图像进行分割的结果。图3(a)中GMM算法难以将各区域区分开，各区域均存在不同程度的误分割像素。图3(b)中Gamma算法可将黑色区域分割开，但其他区域均存在误分割斑块。图3(c)中GaMM算法的分割结果中同样存在较多的误分割像素。图3(d)中HW-GaMM算法可将各区域分割开，且分割结果中仅存在极少的误分割像素。综上，空间约束HWGaMM算法的分割结果在视觉上明显优于对比算法。图3 仿真SAR图像分割结果

图2 模板和仿真图像为了定量评价各分割算法，利用模板图像分别与各算法的分割结果进行比较计算混淆矩阵，根据混淆矩阵分别计算用户、产品(制图)和总精度及kappa值，见表2。以总精度为例进行说明，GMM算法的总精度最低，为66.16%,Gamma算法的总精度为70.62%,GaMM算法的总精度为90.82%，空间约束HWGaMM算法的总精度为99.61%，明显高于对比算法，其他精度也高于对比算法。因此认为，提出算法可获得高精度分割结果。

【参考文献】：
期刊论文
[1]综合边界和纹理信息的合成孔径雷达图像目标分割[J]. 谌华,郭伟,闫敬文.  中国图象图形学报. 2019(06)
[2]基于马尔科夫分割的单极化SAR数据洪涝水体检测方法[J]. 唐德可,王峰,王宏琦.  电子与信息学报. 2019(03)
[3]基于层次Gamma混合模型的高分辨率SAR影像分割方法[J]. 石雪,李玉,赵泉华.  模式识别与人工智能. 2018(07)
[4]可变类空间约束高斯混合模型遥感图像分割[J]. 赵泉华,石雪,王玉,李玉.  通信学报. 2017(02)
[5]ECM算法的多视SAR影像分割[J]. 张英海,李玉,赵雪梅,赵泉华.  遥感学报. 2016(06)
[6]结合规则划分和M-H算法的SAR图像分割[J]. 王玉,李玉,赵泉华.  武汉大学学报(信息科学版). 2016(11)
[7]多主体框架下结合最大期望值和遗传算法的SAR图像分割[J]. 张金静,李玉,赵泉华.  中国图象图形学报. 2016(01)
[8]阈值标记的分水岭彩色图像分割[J]. 张海涛,李雅男.  中国图象图形学报. 2015(12)
[9]噪声抑制的多极化SAR海冰图像分割[J]. 夏梦琴,杨学志,董张玉,郑鑫,李国强.  遥感学报. 2015(05)
[10]结合高斯回归模型和隐马尔可夫随机场的模糊聚类图像分割[J]. 赵雪梅,李玉,赵泉华.  电子与信息学报. 2014(11)



本文编号：3131059