遥感学报
遙感學報
요감학보
JOURNAL OF REMOTE SENSING
2009年
1期
117-128
,共12页
影像变化检测%混合高斯密度模型%遗传K均值算法%期望最大化算法%马尔可夫随机场模型
影像變化檢測%混閤高斯密度模型%遺傳K均值算法%期望最大化算法%馬爾可伕隨機場模型
영상변화검측%혼합고사밀도모형%유전K균치산법%기망최대화산법%마이가부수궤장모형
在运用混合高斯密度模型对差分影像建模的基础上,分别采用顾及上下文信息的概率松弛迭代法和马尔可夫随机场模型法进行影像的变化检测.首先,提出一种运用遗传K均值算法与EM算法联合解算高斯混合密度模型参数的方法,该方法可以自动地解算出模型的统计参数,结果与手工选择样本的解算结果完全一致.然后,比较概率松弛迭代法以及马尔可夫随机场模型法的影像变化检测效果,得出基于模拟退火法的马尔可夫随机场法效果较好的结论.最后,对传统的基于模拟退火法的马尔可夫随机场方法进行改进,提出了一种变权马尔可夫随机场方法,检测结果能更好地保持影像的结构性,并有效去除了孤立噪声.
在運用混閤高斯密度模型對差分影像建模的基礎上,分彆採用顧及上下文信息的概率鬆弛迭代法和馬爾可伕隨機場模型法進行影像的變化檢測.首先,提齣一種運用遺傳K均值算法與EM算法聯閤解算高斯混閤密度模型參數的方法,該方法可以自動地解算齣模型的統計參數,結果與手工選擇樣本的解算結果完全一緻.然後,比較概率鬆弛迭代法以及馬爾可伕隨機場模型法的影像變化檢測效果,得齣基于模擬退火法的馬爾可伕隨機場法效果較好的結論.最後,對傳統的基于模擬退火法的馬爾可伕隨機場方法進行改進,提齣瞭一種變權馬爾可伕隨機場方法,檢測結果能更好地保持影像的結構性,併有效去除瞭孤立譟聲.
재운용혼합고사밀도모형대차분영상건모적기출상,분별채용고급상하문신식적개솔송이질대법화마이가부수궤장모형법진행영상적변화검측.수선,제출일충운용유전K균치산법여EM산법연합해산고사혼합밀도모형삼수적방법,해방법가이자동지해산출모형적통계삼수,결과여수공선택양본적해산결과완전일치.연후,비교개솔송이질대법이급마이가부수궤장모형법적영상변화검측효과,득출기우모의퇴화법적마이가부수궤장법효과교호적결론.최후,대전통적기우모의퇴화법적마이가부수궤장방법진행개진,제출료일충변권마이가부수궤장방법,검측결과능경호지보지영상적결구성,병유효거제료고립조성.