郑州工程技术学院 信息工程学院，河南 郑州 450044
针对舰船合成孔径雷达(SAR)图像识别中的图像分割问题，运用数理统计领域的方法，以舰船合成孔径雷达图像为研究对象，在深入分析经典K–Means聚类算法以及高斯混合模型之后，提出一个改进的高斯混合模型，用来对舰船合成孔径雷达图像进行分割。该方法采用马氏距离对经典K–Means方法进行改进，同时，将传统高斯混合模型的每一个概率分布，进一步再细分成单个的概率成分，在辅助变量计算过程中，采用梯度上升算法。仿真实验结果显示，研究得到了比使用经典K–Means算法和普通高斯混合模型的分割方法精确度更高、稳定性更好的分割结果。
舰船SAR图像 马氏距离 高斯混合模型 梯度上升算法 ship SAR image Mahalanobis distance Gaussian Mixture Model gradient ascent algorithm 太赫兹科学与电子信息学报
2021, 19(5): 905
1 郑州工程技术学院信息工程学院, 河南 郑州 450044
2 上海理工大学光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
传统图像分割算法存在图像特征信息描述单一、分割效果差等缺点,为此,提出一种基于双特征马尔可夫随机场的图像分割方法。首先,利用像素之间的空间信息对高斯混合模型的先验概率和后验概率进行约束,建立灰度随机场。其次,在利用分数阶微分算子非线性保留图像的边缘轮廓和纹理细节的基础上,利用灰度共生矩阵描述图像的纹理特征信息,并建立纹理特征随机场。最后,设计了用于图像分割的双特征马尔可夫随机场,通过条件迭代算法优化求解标号场最大后验概率,实现图像分割。实验验证了分割算法的有效性,分割正确率达到93.9%,所提出的双特征随机场能够提高图像分割算法的鲁棒性和准确性。
图像处理 图像分割 高斯混合模型 马尔可夫随机场 迭代条件算法 激光与光电子学进展
2020, 57(22): 221014
