摘要：自动确定地物类别数是SAR图像分割方法研究的重点和难点问题,为此,提出一种自动确定类别数的SAR图像分割算法。首先假定SAR图像中各像素强度服从同一独立的Gamma分布并以此建立图像模型;根据贝叶斯定理构建刻画图像分割的后验概率模型;设计rjmcmc(Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo)算法模拟该后验概率模型,以确定图像类别数并同时完成区域分割。在提出的rjmcmc算法中,设计的移动操作类型包括:分裂或合并实类、改变参数矢量、改变标号及生成或删除空类。为了验证提出的可变类分割算法,分别对真实及模拟SAR图像进行可变类分割实验,定性及定量精度评价结果表明该算法的可行性及有效性。

摘要：传统激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)数据处理均采用固定数的波形分解方法,容易遗漏部分重叠的返回波,降低波形拟合精度。为了实现可变数波形分解,本文提出了一种自动确定波形分解数的方法。假定波形数据服从混合高斯分布,并以此建立理想的波形模型;定义用于控制理想模型与实际波形拟合程度的能量函数,用吉布斯分布构建或然率;根据贝叶斯定理构建刻画波形分解的后验概率模型;设计可逆跳转马尔科夫链蒙特卡洛(reversible jump Markov chain Monte Carlo,rjmcmc)算法模拟该后验概率模型,以确定波形分解数并同时完成波形分解。为了验证提出算法的正确性,分别对不同区域的ICESat-GLAS波形数据进行了波形分解试验,定性和定量分析结果验证了本文方法的有效性、可靠性和准确性。

摘要：为了自动确定遥感图像分割中的类别数,提出了一种结合规则划分和逆跳马尔科夫链蒙特卡洛(rjmcmc)算法的可变类图像分割方法。首先,将图像域划分成若干个不同的规则子块,并假设每个子块内的像素满足同一独立的多值Gaussian分布;在此基础上,根据贝叶斯定理,建立基于区域的图像分割模型;然后利用rjmcmc算法模拟该分割模型,以自动确定图像类别数并实现区域分割;为了进一步提高分割精度,设计了精细化操作。利用本文提出的方法,分别对合成及彩色遥感图像进行可变图像分割,实验结果表明,提出的方法不仅能自动确定图像类别数,还可以实现区域分割,从而验证提出算法的可行性及有效性。

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：当前全波形LiDAR数据的分解方法仅考虑波形拟合,不能充分反映地物目标的散射特性。针对这一问题,提出利用有效散射单元表达全波形LiDAR数据,并对全波形LiDAR数据进行基于有效散射单元模型的可变分量波形分解。对ICESatGLAS全波形数据进行实验,实验结果能得到较为准确的地物高程信息;同时结果所得的有效散射单元个数与对应地物散射面积相结合,可反演各类地物散射特性。方法在自动确定地物个数的同时,从全波形LiDAR数据形成机理上设计分解模型,为全波形LiDAR数据分解建模提供了有效的新思路。

摘要：针对传统方法难以实现全波激光雷达数据中非对称波形分解的问题,本文提出一种结合可变分量偏正态模型和可逆跳马尔科夫链蒙特卡洛(rjmcmc)算法的波形分解方法。首先,利用能量函数刻画服从偏正态分布的理想波形与实际波形间的差异程度,并用Gibbs分布定义其似然函数;然后,定义理想波形参数模型的先验分布;在贝叶斯定理框架下,建立具有分量可变性的波形分解模型;设计rjmcmc的移动操作,确定偏正态分布中的分量数以及求解模型参数。利用提出算法,对不同波形特征(偏态、正态)的ICESat-GLAS全波激光雷达数据进行可变分量分解实验。实验结果表明:实验波形结果与实际波形数据相关系数达到0.989以上,所提方法不仅能够同时实现对偏态数据和正态数据的拟合,还能更为准确地确定波形分量数。证明了该方法能实现全波激光雷达数据的精确分解,且分解结果与对应地物高程信息相符。

摘要：确定图像类别数是图像分割中的重要任务,在大多数分割算法中需由用户预先指定类别数。受地物目标及其分布的多样性、复杂性和未知性等因素的限制、对彩色遥感图像而言,人为确定其类别数非常困难。为此,提出了一种基于区域和统计的可变类分割方法,融合规则划分技术和***算法,利用规则划分将图像域划分成若干个规则子块,并假设每个规则子块内的像素服从同一独立的多值Gaussian分布;在此基础上南贝叶斯定理构建图像分割模型;利用ReversibleJump Markov Chain Monte Carlo(rjmcmc)算法模拟该模型,实现罔像类别数的自动确定及图像粗分割;为了进一步提高图像分割精度,设计精细化操作,对Worldview-2合成及彩色遥感图像和多光谱IKONOS图像进行可变类分割,实验结果表明,提出方法不仅能自动确定图像类别数,还可以较好地实现区域分割。本文方法较好地实现彩色遥感图像的可变类分割。