基于貝葉斯框架和Gamma分布的SAR圖像分割
摘要：圖像分割作為圖像處理的關鍵步驟之一,一種高精度的SAR圖像分割方法在圖像分析與解譯中顯得尤為重要。根據SAR圖像的統計特性,本文主要研究基于貝葉斯框架和Gamma分布的SAR圖像分割方法,分別以單一Gamma分布概率模型和Gamma混合模型定義像素屬于聚類的或然率;此外,基于馬爾科夫隨機場理論定義像素與其鄰域像素標號間相互作用關系,并以此作為先驗概率;然后,根據貝葉斯定理得到像素屬于聚類的后驗概率。最后,分別基于上述兩種方法對模擬SAR圖像及真實SAR圖像進行分割實驗。結果表明,Gamma混合模型較單一Gamma分布能夠更加準確地描述SAR圖像分布特征,得到高精度的分割結果。
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