摘要：针对边缘信息不足导致的图像误分割问题,提出一种基于区域的多尺度全色遥感图像分割方法.首先,利用曲波变换对图像进行多尺度分析,获取多尺度分解图像;然后,利用规则划分技术将其图像域划分成一系列子块,结合统计方法,建立基于区域的多尺度统计分割模型;接着设计可逆变马尔可夫链蒙特卡罗(RJMCMC)算法求解该分割模型;最后,利用所提出方法对全色遥感图像进行分割实验,实验结果表明,所提出方法能够有效解决图像误分割问题,并较好地实现图像分割.

摘要：为了解决传统模糊聚类算法无法准确刻画SAR图像强度分布特征以及抗噪性差等问题,提出一种基于可变形状参数Gamma混合模型(GaMM)的区域化模糊聚类SAR图像分割方法.首先,利用Voronoi划分技术将SAR图像完备地划分为若干个Voronoi多边形;然后,假设SAR图像强度服从可变形状参数的GaMM,以GaMM的负对数函数刻画多边形与聚类间的非相似性关系,并结合具有邻域多边形空间约束作用的规则化项定义区域化模糊聚类目标函数;在模型参数求解的过程中,对于无法直接通过导数求解的形状参数及生成点集,设计以目标函数最小化为准则的移动更新操作以逐步逼近最优解.通过对真实及模拟SAR图像分割结果进行定性定量分析,有效地验证了所提出算法对SAR图像强度分布拟合的准确性及分割的抗噪性.