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基于区域系数的高斯-马尔可夫随机场模型的遥感影像分割方法

DOI：10.1080/01431161.2018.1563841 期刊：International Journal of Remote Sensing 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 马尔可夫随机场（MRF）模型是遥感图像分割的常用方法，其中基于对象的MRF（OMRF）方法近年来备受关注。然而，OMRF方法仅通过混合高斯模型通常难以捕捉区域特征间的相关性。为解决该问题并提高分割精度，本文提出一种新的遥感图像分割方法——具有区域系数的基于对象高斯-马尔可夫随机场模型（OGMRF-RC）。首先，为描述区域特征间复杂相互作用，OGMRF-RC方法采用区域尺寸和边缘信息作为区域系数构建每个基于对象的区域；其次，将经典高斯-马尔可夫模型扩展至区域层级以建模OLREs误差；最后通过专为OGMRF-RC方法设计的概率推理实现分割。在合成纹理图像及不同数据集遥感图像上的实验结果表明，所提OGMRF-RC方法比其他先进MRF基方法和卷积神经网络方法能获得更精确的分割结果。
作者： Chen Zheng，Hongtai Yao
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

提出一种基于对象的高斯-马尔可夫随机场模型（OGMRF-RC），通过引入区域系数来捕捉区域特征间的相关性，从而提高遥感图像分割的精度，解决了现有方法（如假设特征独立的OMRF）存在的局限性。

研究成果

OGMRF-RC方法通过采用具有区域系数的OLREs对特征交互进行建模，有效提升了高空间分辨率遥感图像的分割精度。在多项测试中，其性能优于当前最先进的基于MRF的方法和卷积神经网络，展现出对噪声及纹理变化的强鲁棒性。未来工作应聚焦于参数选择的自动化以实现更广泛的适用性。

研究不足

该方法需要手动设置最小区域尺寸（s）和势参数（β）等参数，这些参数会影响准确性和效率。如果初始标签场较差，可能无法实现全局优化，且性能取决于过分割的质量。计算效率高于OMRF，但仍需迭代。

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