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区域GMM聚类的SAR图像分割
卢洁 杨学志 郎文辉 左美霞 徐勇 合肥工业大学计算机与信息学院 合肥230009| 《中国图象图形学报》2011年 第11期 | 摘要：高斯混合模型（GMM）聚类算法近年来广泛应用于图像分割领域。但在SAR图像分割中，由于忽略了图像像素间的空间相关性，使其对相干斑噪声十分敏感。提出一种基于区域的GMM聚类算法，它将空间相关性引入聚类分类中，利用分水岭分割得到基本同质区域，计算区域的灰度均值作为GMM聚类算法的输入样本，将聚类特征从像素水平提升到区域水平，减少了噪声对分割结果的影响；并将自身反馈机制引入期望最大化（EM）算法中，进一步提高了GMM模型参数估计的精度。还对合成图像和真实SAR图像进行了分割实验，结果表明新算法可有效地提高分割的准确性。 | |
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| 格式：PDF 页数：7 页 页码范围：2088-2094页 | ||
学科分类：
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| 关 键 词：图像分割 分水岭 高斯混合模型 EM算法 | ||
| 来源期刊：《中国图象图形学报》2011年 第11期 | ||
| 收录数据库：中文科技期刊数据库 | ||
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