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基于混合高斯密度模型和空间上下文信息的遥感影像变化检测方法及扩展
被引量:
3
1
作者
宋妍
袁修孝
付迎春
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第1期117-128,共12页
在运用混合高斯密度模型对差分影像建模的基础上,分别采用顾及上下文信息的概率松弛迭代法和马尔可夫随机场模型法进行影像的变化检测。首先,提出一种运用遗传K均值算法与EM算法联合解算高斯混合密度模型参数的方法,该方法可以自动地解...
在运用混合高斯密度模型对差分影像建模的基础上,分别采用顾及上下文信息的概率松弛迭代法和马尔可夫随机场模型法进行影像的变化检测。首先,提出一种运用遗传K均值算法与EM算法联合解算高斯混合密度模型参数的方法,该方法可以自动地解算出模型的统计参数,结果与手工选择样本的解算结果完全一致。然后,比较概率松弛迭代法以及马尔可夫随机场模型法的影像变化检测效果,得出基于模拟退火法的马尔可夫随机场法效果较好的结论。最后,对传统的基于模拟退火法的马尔可夫随机场方法进行改进,提出了一种变权马尔可夫随机场方法,检测结果能更好地保持影像的结构性,并有效去除了孤立噪声。
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关键词
影像变化检测
混合高斯密度模型
遗传
k
均值算法
期望最大化算法
马尔可夫随机场模型
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职称材料
题名
基于混合高斯密度模型和空间上下文信息的遥感影像变化检测方法及扩展
被引量:
3
1
作者
宋妍
袁修孝
付迎春
机构
武汉大学遥感信息工程学院
中国地质大学(武汉)信息工程学院
华南师范大学地理科学学院
出处
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第1期117-128,共12页
基金
国家973计划资助项目(编号:2006CB701302)
国家创新研究群体科学基金项目(编号:40721001)
文摘
在运用混合高斯密度模型对差分影像建模的基础上,分别采用顾及上下文信息的概率松弛迭代法和马尔可夫随机场模型法进行影像的变化检测。首先,提出一种运用遗传K均值算法与EM算法联合解算高斯混合密度模型参数的方法,该方法可以自动地解算出模型的统计参数,结果与手工选择样本的解算结果完全一致。然后,比较概率松弛迭代法以及马尔可夫随机场模型法的影像变化检测效果,得出基于模拟退火法的马尔可夫随机场法效果较好的结论。最后,对传统的基于模拟退火法的马尔可夫随机场方法进行改进,提出了一种变权马尔可夫随机场方法,检测结果能更好地保持影像的结构性,并有效去除了孤立噪声。
关键词
影像变化检测
混合高斯密度模型
遗传
k
均值算法
期望最大化算法
马尔可夫随机场模型
Keywords
change detection
,
gaussian mixture model
,
genetic k means clustering
,
expectation maximization algorithm
,
markov random field
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合高斯密度模型和空间上下文信息的遥感影像变化检测方法及扩展
宋妍
袁修孝
付迎春
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2009
3
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职称材料
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