基于MRF模型的遙感圖像分割算法研究.pdf

1、遙感技術(shù)經(jīng)過近幾十年的發(fā)展，已經(jīng)慢慢融入人們生活的方方面面。比如對(duì)土地、河流、植被等自然資源的調(diào)查；對(duì)水災(zāi)、火災(zāi)、沙漠化等災(zāi)害的監(jiān)測，這些都需要對(duì)遙感圖像進(jìn)行分析和處理。因此遙感圖像分割技術(shù)在對(duì)相關(guān)目標(biāo)進(jìn)行檢測和提取時(shí)極為重要。遙感圖像一般尺寸較大、信息量多、灰度級(jí)多，所以遙感圖像的分割也較為復(fù)雜。為了提高遙感圖像的分割精度，研究者們進(jìn)行了大量的研究工作。
　　首先，本文針對(duì)遙感圖像的分割方法進(jìn)行了概述，在對(duì)遙感圖像的特征做了簡單

2、介紹的基礎(chǔ)上，對(duì)國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了概括，闡述了現(xiàn)有的幾種圖像分割方法。
　　本文針對(duì)遙感圖像的灰度統(tǒng)計(jì)分布模型進(jìn)行研究。通過仿真實(shí)驗(yàn)得到不同的分布模型對(duì)遙感圖像不同區(qū)域的灰度擬合度，依據(jù)不同的評(píng)估準(zhǔn)則對(duì)分割質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估。由評(píng)估的結(jié)果得出遙感圖像的不同區(qū)域服從不同的分布模型，為后續(xù)的遙感圖像分割實(shí)驗(yàn)研究做準(zhǔn)備。
　　同時(shí)，通過改進(jìn)標(biāo)號(hào)場的能量函數(shù)給出了一種改進(jìn)的空域MRF算法，針對(duì)遙感圖像邊界模糊的特性，將模糊的概念引入改