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基于互信息熵差测度和Gauss-Markov随机场模型的医学图像分割 被引量:7
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作者 王文辉 冯前进 陈武凡 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期521-527,共7页
图像分割类数的确定一直是个难点,基于互信息熵差测度进行图像分割类数的确定,较好地解决了该问题.互信息熵差描述了随着分割类数增加时分割图像和原图像互信息量的增加程度,其作为一种类数确定测度时,可认为取得了一种分割类数与分割... 图像分割类数的确定一直是个难点,基于互信息熵差测度进行图像分割类数的确定,较好地解决了该问题.互信息熵差描述了随着分割类数增加时分割图像和原图像互信息量的增加程度,其作为一种类数确定测度时,可认为取得了一种分割类数与分割图像中所包含信息量的平衡,以此提出了分割类数确定的判别规则.在分割算法方面,Gauss-Markov模型既利用了图像的灰度信息,又通过Gibbs先验概率引入了图像的空间信息,能较好地用于分割含噪声的图像.然而,Gibbs惩罚因子β的确定却一直是个难点,为获得好的分割效果,通常用多个β值人工尝试.针对此问题,提出了一种类自适应的惩罚因子β,其利用后验概率来自动计算,并具有各类各向异性.再将模型利用EM-MAP算法来迭代求解.最后,将算法应用于医学图像的分割,实验表明该算法具有满意的分割效果. 展开更多
关键词 互信息量 分割类数 gauss-markov随机场 类自适应 图像分割
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基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的植物病斑自适应分割 被引量:5
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作者 冯登超 杨兆选 乔晓军 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期391-394,共4页
针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早... 针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象。同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型。最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割。仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好。然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式及参数初始值的设置仍需作进一步研究。 展开更多
关键词 植物病斑 蚁群算法 gaussmarkov随机场 自适应分割
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基于Gauss-Markov随机场的贝叶斯盲复原 被引量:1
3
作者 周箩鱼 张正炳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第9期2708-2710,2724,共4页
针对图像盲复原中图像细节恢复的同时块效应放大的问题,提出了一种贝叶斯盲复原算法。首先使用贝叶斯框架模式,对原始图像、观察图像、点扩散函数(PSF)及模型参数分别建立先验模型,并将能有效描述图像局部统计特征的带有高斯特性的Marko... 针对图像盲复原中图像细节恢复的同时块效应放大的问题,提出了一种贝叶斯盲复原算法。首先使用贝叶斯框架模式,对原始图像、观察图像、点扩散函数(PSF)及模型参数分别建立先验模型,并将能有效描述图像局部统计特征的带有高斯特性的Markov(Gauss-Markov)随机场模型作为原始图像的先验模型;然后利用贝叶斯公式推导出原始图像及点扩散函数的迭代公式。实验结果表明,与总变分(TV)先验模型的恢复图像相比,所提算法的恢复图像块效应明显减少,并且视觉效果更好;在点扩散函数的大小已知和未知的情况下,相比TV先验模型,所提算法的改善信噪比(ISNR)能提高1 dB左右。 展开更多
关键词 图像盲复原 带有高斯特性的markov随机场 贝叶斯公式 点扩散函数
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利用时空物种分布模型研究海州湾大泷六线鱼的时空分布
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作者 赵伟 任一平 +2 位作者 徐宾铎 薛莹 张崇良 《水产学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期117-128,共12页
为了解海州湾大泷六线鱼时空分布特征及其影响因素,根据2013—2019年秋季在海州湾开展的底拖网渔业资源调查和环境观测数据,构建了时空物种分布模型(spatio-temporal species distribution models),分析其分布与环境因子的关系,通过残... 为了解海州湾大泷六线鱼时空分布特征及其影响因素,根据2013—2019年秋季在海州湾开展的底拖网渔业资源调查和环境观测数据,构建了时空物种分布模型(spatio-temporal species distribution models),分析其分布与环境因子的关系,通过残差分析比较其与广义加性模型的残差独立性和异质性,运用交叉验证检验模型预测性能,最终结合delta方法对其分布进行预测并计算栖息地适宜性指数(habitat suitability index,HSI)和资源分布重心。时空模型的偏差解释率为65.50%,模型分析表明,影响大泷六线鱼资源分布最主要的环境因子为水深(22.11%),其次为底层水温(12.98%),底层盐度(0.09%)的影响较小,水深与其分布存在正向相关性,底层水温与其分布存在负向相关性,底层盐度与其分布存在弱正向线性关系。时空模型的残差独立性和异质性较GAM更强,其交叉验证回归线斜率为0.90±0.38。模型预测结果表明,大泷六线鱼主要分布在34.5°N以北,120.0°E以东的海域,其栖息地适宜性指数的高值区域呈现逐年收缩的趋势,资源分布重心呈现向东北海域转移的趋势,这可能是气候变迁以及捕捞压力共同作用的结果。本研究解析了大泷六线鱼在海州湾的时空分布,对于深入了解大泷六线鱼的分布动态和科学的渔业管理具有重要意义。 展开更多
关键词 大泷六线鱼 时空物种分布模型 环境因子 高斯马尔科夫随机场 时空自相关 海州湾
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基于高斯马尔科夫模型的高光谱异常目标检测算法研究 被引量:10
5
作者 高昆 刘莹 +2 位作者 王丽静 朱振宇 程灏波 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期2846-2850,共5页
随着光谱成像技术的发展,高光谱异常检测在遥感图像处理中的应用越来越广泛。传统RX异常检测算法忽略影像空间相关性,而且由于没有经过有效数据降维,运算耗费大,对于高光谱数据有效性不高。高光谱影像在空间和光谱上符合高斯-马尔科夫... 随着光谱成像技术的发展,高光谱异常检测在遥感图像处理中的应用越来越广泛。传统RX异常检测算法忽略影像空间相关性,而且由于没有经过有效数据降维,运算耗费大,对于高光谱数据有效性不高。高光谱影像在空间和光谱上符合高斯-马尔科夫模型。通过建立马尔科夫参数能够直接计算协方差矩阵的逆矩阵,避免了高光谱海量数据的庞大计算。提出一种基于三维高斯-马尔科夫随机场模型的改进RX异常检测算法。该方法用高斯-马尔科夫随机场模型模拟高光谱影像数据,用最大似然近似法估计高斯-马尔科夫随机场参数,由高斯-马尔科夫随机场参数直接构造检测算子,并以待检测像元为中心设置局部优化窗口,称为马尔科夫检测窗。取窗口内数据计算均值向量和协方差逆矩阵,得到中心像元的异常度,通过移动窗口进行逐像元检测。应用AVIRIS高光谱数据对传统RX算法、高斯-马尔科夫模型背景假设异常检测算法和该算法进行了仿真实验对比。结果表明,该算法能够有效提高高光谱异常检测效率,降低虚警率。运行时间较传统RX算法提高了45.2%,体现出更好的计算效率。 展开更多
关键词 高斯-马尔科夫随机场模型 异常检测 高光谱图像 RX算法
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基于类自适应高斯-马尔可夫随机场模型和EM算法的MR图像分割 被引量:15
6
作者 王文辉 冯前进 +1 位作者 刘磊 陈武凡 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2008年第3期488-493,共6页
高斯-马尔可夫随机场模型既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的模型,然而,Gibbs惩罚因子β的确定却一直是个难点,为获得好的分割效果,通常用多个β值... 高斯-马尔可夫随机场模型既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的模型,然而,Gibbs惩罚因子β的确定却一直是个难点,为获得好的分割效果,通常用多个β值人工尝试。本文针对此问题,提出了一种新的、简单的、类自适应的惩罚因子β,其利用后验概率来自动计算,并具有各类各向异性。再将模型利用EM-MAP算法来迭代求解。最后,将该算法应用于MR图像的分割,实验结果表明,该算法能自适应地、有效地分割噪声图像,并具有较高的正确分类率和类正确分类率。 展开更多
关键词 高斯-马尔可夫随机场 类自适应 惩罚因子 EM—MAP 图像分割
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基于混合高斯模型MRF场的CT图像分割 被引量:5
7
作者 金炎芳 张定华 +2 位作者 赵歆波 陈志强 张东平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第6期176-177,180,共3页
提出了一种基于混合高斯模型的马尔可夫随机场CT图像分割方法。此方法根据工业CT图像的特点,建立混合高斯逼近的图像灰度统计模型;用混合高斯模型作为Markov随机场的先验模型,提出混合高斯Markov随机场分割模型。实验表明,该方法较单高... 提出了一种基于混合高斯模型的马尔可夫随机场CT图像分割方法。此方法根据工业CT图像的特点,建立混合高斯逼近的图像灰度统计模型;用混合高斯模型作为Markov随机场的先验模型,提出混合高斯Markov随机场分割模型。实验表明,该方法较单高斯模型有很大的改善,对工业CT图像分割效果好。 展开更多
关键词 工业CT图像 混合高斯模型 马尔科夫模型 图像分割
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一种基于退化模型的高分辨率SAR去噪算法 被引量:3
8
作者 王超 陈曦 张红 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期27-33,共7页
为了保持高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像中的纹理结构,提出了一种基于高斯-马尔可夫模型(Gauss-M arkovModel)的方法来抑制SAR图像的斑点噪声。通过引入贝叶斯分析框架,建立M arkov随机场的退化图像恢复模型,从而将图像的恢复问题转化... 为了保持高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像中的纹理结构,提出了一种基于高斯-马尔可夫模型(Gauss-M arkovModel)的方法来抑制SAR图像的斑点噪声。通过引入贝叶斯分析框架,建立M arkov随机场的退化图像恢复模型,从而将图像的恢复问题转化为求解最大后验概率(MAP)问题,并直接从噪声图像中估计随机场模型参数进行有效的噪声抑制。实验结果表明,对所研究的高分辨SAR图像,基于退化模型的去噪算法(RMBD)不论是在噪声的去除上还是在结构信息等细节的保持上均不同程度地优于其他常用斑点去噪方法。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 高斯-马尔可夫随机场 斑点噪声
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Contourlet域下基于多尺度特征的声呐图像分割 被引量:3
9
作者 李鹏 陈嘉琦 +1 位作者 马味敏 叶方跃 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期253-259,共7页
水下环境复杂多变,导致声呐技术成像后的图像质量差,影响目标识别。为此,提出一种基于Contourlet域下多尺度高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的水平集声呐图像分割算法。采用Contourlet变换及逆变换获取声呐图像各尺度层下的纹理特征,通过G... 水下环境复杂多变,导致声呐技术成像后的图像质量差,影响目标识别。为此,提出一种基于Contourlet域下多尺度高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的水平集声呐图像分割算法。采用Contourlet变换及逆变换获取声呐图像各尺度层下的纹理特征,通过GMRF对各层纹理特征建模,以描述局部结构空间信息并降低对噪声的敏感度。根据各层纹理特征模型,对声呐图像进行由粗到细尺度的水平集分割以得到分割结果。实验结果表明,该算法在不同声呐图像中的分割准确度超过90 %,优于Otsu算法,且具有较低的复杂度和较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 CONTOURLET变换 高斯马尔科夫随机场模型 水平集 声呐图像分割 纹理特征
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基于马尔可夫随机场的运动物体检测方法 被引量:1
10
作者 魏丽芳 林甲祥 +2 位作者 杨长才 董恒 周术诚 《福建农林大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2016年第1期116-120,共5页
智能监控的实现是避免和防范变电站内各种潜在危险的一种有效途径.为了更准确判定变电站工作人员的运动状态,提出一种基于高斯混合模型结合马尔可夫随机场的运动物体检测方法.在图像的HSV颜色空间通过混合高斯背景建模实现对运动物体的... 智能监控的实现是避免和防范变电站内各种潜在危险的一种有效途径.为了更准确判定变电站工作人员的运动状态,提出一种基于高斯混合模型结合马尔可夫随机场的运动物体检测方法.在图像的HSV颜色空间通过混合高斯背景建模实现对运动物体的初步检测,采用区域性马尔可夫随机场与运动物体模板匹配实现运动物体的精确检测,并根据模板去除存在的阴影.结果表明,该方法可在变电站不同背景条件下有效检测出运动物体,为运动物体的行为分析及运动场景拼接奠定了良好的基础. 展开更多
关键词 视频图像 高斯混合模型 运动检测 马尔可夫随机场
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基于混合高斯模型的三马尔可夫场红外图像分割 被引量:1
11
作者 徐红 牛秦洲 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2008年第11期1177-1180,共4页
针对马尔可夫随机场在红外图像分割方面存在的问题,给出了一种基于混合高斯模型的三马尔可夫场红外图像分割算法。三马尔可夫场在马尔可夫随机场的基础上通过引入一个附加随机场和全体随机变量服从马尔可夫性假设,克服了马尔可夫场算法... 针对马尔可夫随机场在红外图像分割方面存在的问题,给出了一种基于混合高斯模型的三马尔可夫场红外图像分割算法。三马尔可夫场在马尔可夫随机场的基础上通过引入一个附加随机场和全体随机变量服从马尔可夫性假设,克服了马尔可夫场算法中对条件概率分布相互独立的要求,并赋予该附加随机场对目标和背景区域的标识作用,其中采用混合高斯模型作为三马尔可夫随机场的先验模型。仿真结果表明,文中提出的基于混合高斯模型的三马尔可夫场红外图像分割算法能够实现复杂背景的红外图像准确分割,得到较为理想的分割效果。 展开更多
关键词 红外图像分割 马尔可夫随机场 三马尔可夫场 混合高斯模型
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基于三维GMRF的多光谱图像自适应目标检测
12
作者 邸韡 潘泉 +1 位作者 赵永强 贺霖 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2007年第2期17-20,共4页
针对常见的多光谱目标检测算法仅利用光谱信息的局限性,提出一种移动窗口局部异常自适应检测方法。采用加性目标信号和非结构化背景模型描述多光谱图像数据;基于谱间相关性和空间相关性,利用三维高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型估计背景... 针对常见的多光谱目标检测算法仅利用光谱信息的局限性,提出一种移动窗口局部异常自适应检测方法。采用加性目标信号和非结构化背景模型描述多光谱图像数据;基于谱间相关性和空间相关性,利用三维高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型估计背景数据二阶统计量的逆,最后通过广义似然比检验实现了自适应目标检测。仿真试验及其理论分析表明了算法的有效性。 展开更多
关键词 多光谱图像 目标检测 高斯马尔可夫随机场 广义似然比检验
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基于小波域高斯—马尔可夫随机场的纹理分割
13
作者 刘国栋 叶懋冬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第22期39-42,共4页
提出了一种基于小波域高斯—马尔可夫随机场(GMRF)模型的无监督纹理图像分割算法。该算法首先利用纹理的小波特性并结合模糊C—均值聚类方法完成纹理在最小分辨率层的初始分类,接着逐层应用同步进行参数估计和像素标签的近似最大后验分... 提出了一种基于小波域高斯—马尔可夫随机场(GMRF)模型的无监督纹理图像分割算法。该算法首先利用纹理的小波特性并结合模糊C—均值聚类方法完成纹理在最小分辨率层的初始分类,接着逐层应用同步进行参数估计和像素标签的近似最大后验分割算法,得到原始图像的第一次完整分割。为了进一步提高分割效果,对每个像素邻域内的标签作统计,利用最大值原则,从而获得满意的分割结果。实验证明此算法与基于高斯金字塔GMRF模型的算法相比,分割结果有了很大的提高。 展开更多
关键词 小波分解 高斯-马尔可夫随机场 无监督 近似最大后验概率
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基于高斯—马尔可夫随机场模型的图像修补方法研究
14
作者 孙俊喜 王瑞 +1 位作者 才华 郝德芳 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2008年第3期46-48,共3页
实现基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的图像修补算法,详细讨论像素扫描顺序以及邻域大小对图像修补效果的影响。实验表明,基于GMRF的图像修补算法的性能依赖于像素扫描顺序和邻域大小的选取。
关键词 图像修补 高斯—马尔可夫随机场 邻域系统
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基于优化Gabor滤波器和GMRF的笔迹特征提取方法 被引量:7
15
作者 邱娟 谢昊 张传林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第17期145-150,共6页
提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题,针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足,充分利用Gabor滤波系数间的相关关系,提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图(HOG)来优化Gabor滤... 提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题,针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足,充分利用Gabor滤波系数间的相关关系,提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图(HOG)来优化Gabor滤波器的角度参数,再利用高斯马尔科夫随机场(GMRF)模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述,最终得到笔迹图像的整体特征。以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据,采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类,通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率,表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力,是一种有效的笔迹特征提取方法。 展开更多
关键词 特征提取 笔迹鉴别 GABOR滤波器 高斯马尔科夫随机场(GMRF)
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一种具有边界保持特性的图像修补方法 被引量:1
16
作者 王瑞 刘红喜 +2 位作者 郝德芳 孙俊喜 杨华民 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第29期170-172,共3页
将边界优先级的图像修补方法引入GMRF修补模型中,通过对待修补区域边界像素点优先级的计算,确定像素的修补顺序,并和传统GMRF修补算法的修补结果做出比较。实验结果表明,基于边界优先级的图像修补算法对待修补区域包含边缘的图像有较好... 将边界优先级的图像修补方法引入GMRF修补模型中,通过对待修补区域边界像素点优先级的计算,确定像素的修补顺序,并和传统GMRF修补算法的修补结果做出比较。实验结果表明,基于边界优先级的图像修补算法对待修补区域包含边缘的图像有较好的修补效果,能够保持图像缺损区域的结构信息。 展开更多
关键词 边界优先级 高斯-马尔可夫随机场 图像修补
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彩色自然纹理分类识别的研究 被引量:1
17
作者 王辉 王晗 孔祥维 《测控技术》 CSCD 2015年第9期28-31,共4页
为了建立描述彩色自然纹理的参数体系,选用木材纹理这种典型彩色自然纹理为研究对象,提取了木材图像颜色矩和高斯-马尔可夫特征参数,采用改进的模拟退火算法进行了特征优化筛选及特征级参数融合,得到纹理参数体系并进行分类识别实验,识... 为了建立描述彩色自然纹理的参数体系,选用木材纹理这种典型彩色自然纹理为研究对象,提取了木材图像颜色矩和高斯-马尔可夫特征参数,采用改进的模拟退火算法进行了特征优化筛选及特征级参数融合,得到纹理参数体系并进行分类识别实验,识别率为97.25%,明显高于融合前单参数体系。研究表明用该参数体系对彩色木材纹理进行分类识别是可行的,也可用于与其相近彩色自然纹理的分类识别。 展开更多
关键词 彩色纹理 数据融合 颜色矩 高斯-马尔可夫随机场
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Fabric Defect Detection Using GMRF Model
18
作者 贡玉南 华建兴 黄秀宝 《Journal of China Textile University(English Edition)》 EI CAS 1999年第3期10-13,共4页
It has been testified that the Gauss Markov random field model is most suitable for the characterization of fabric texture among a variety of available models because of its approximately constant character and the no... It has been testified that the Gauss Markov random field model is most suitable for the characterization of fabric texture among a variety of available models because of its approximately constant character and the normality of the gray-level distribution found with typical fabric images. However, the general Gauss-Markov random field(GMRF) method for fabric defect detection is not always ideal in practice since in some cases, the estimated model parameters make the Markov error covariance not positively definite, which may render the method to fail thoroughly. In this paper, the use of the GMRF model for defect detection of fabric is discussed and an approach to this problem is proposed. Some detailed texture may be overlooked in this way, but good detection results can still be expected as far as fabric defect detection is concerned. 展开更多
关键词 FABRIC TEXTURE DEFECT detection gauss markov random field noise.
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基于多方法融合的非监督彩色图像分割 被引量:3
19
作者 董新宇 陈瀚阅 +3 位作者 李家国 孟庆岩 邢世和 张黎明 《山东大学学报(工学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期96-101,共6页
针对传统K-means聚类彩色图像分割方法需要人为设定初始分割类别数目、易受噪声干扰等缺陷,提出一种多方法融合非监督彩色图像分割算法。该算法对原始图像进行光谱信息增强处理以提高图像信息提取效率,对K-means聚类引入戴维森堡丁指数(... 针对传统K-means聚类彩色图像分割方法需要人为设定初始分割类别数目、易受噪声干扰等缺陷,提出一种多方法融合非监督彩色图像分割算法。该算法对原始图像进行光谱信息增强处理以提高图像信息提取效率,对K-means聚类引入戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index, DBI)自动化确定最佳分割类别数目,通过图像聚类分析并进行像素标签标记,并结合高斯马尔科夫随机场(Gauss-Markov random field, GMRF)理论对标记图像进行分割,最后使用形态学算子进行后处理完成分割操作。试验结果表明。本研究方法具有一定的鲁棒性,且分割效果更接近真实性。通过对分割结果进行量化评价,进一步说明本研究方法在分割精度和准确性方面更具优势。 展开更多
关键词 彩色图像分割 去相关拉伸 K-MEANS聚类 高斯马尔科夫随机场 数学形态学算子
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一种基于高斯马尔可夫随机场的异常目标探测方法 被引量:2
20
作者 杜博 陈勇 史瑞芝 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2010年第6期180-182,154,共4页
利用高斯马尔可夫随机场模型描述像元的邻域相关性信息,并将这种邻域信息引入到局域异常探测器中,提出了一种顾及邻域信息的高光谱遥感影像局域异常目标探测算法。实验证明,该方法克服了传统异常探测方法仅仅利用光谱信息的不足,比经典... 利用高斯马尔可夫随机场模型描述像元的邻域相关性信息,并将这种邻域信息引入到局域异常探测器中,提出了一种顾及邻域信息的高光谱遥感影像局域异常目标探测算法。实验证明,该方法克服了传统异常探测方法仅仅利用光谱信息的不足,比经典的RX算法的探测效果更好,并且可以更有效地探测出大于一个像元的异常目标。 展开更多
关键词 高斯马尔可夫随机场 异常探测 RX算法
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