光电工程
光電工程
광전공정
OPTO-ELECTRONIC ENGINEERING
2011年
11期
50-56
,共7页
变化检测%隐马尔可夫随机场模型%贪心EM算法
變化檢測%隱馬爾可伕隨機場模型%貪心EM算法
변화검측%은마이가부수궤장모형%탐심EM산법
提出一种基于贪心EM算法的HMRF遥感影像变化检测算法.该算法采取PCA与差值法相结合的方式来构造差分影像.首先,采用隐马尔可夫随机场( Hidden Markov Random Field,HMRF)模型描述空间上下文信息,并构造系统能量函数；然后,利用贪心EM算法克服EM算法假定混合成分数为已知、迭代结果过分依赖初始值、可能收敛到局部最大点或收敛到参数空间边界的缺点,能够准确学习分布模型结构和参数,发现数据对模型的最佳匹配；最后,通过条件迭代模型( Iterated Conditional Modes,ICM)优化算法求解能量函数最优解,获取变化区域.实验结果表明,该算法能够更好地保持影像的结构性,有效去除孤立噪声.
提齣一種基于貪心EM算法的HMRF遙感影像變化檢測算法.該算法採取PCA與差值法相結閤的方式來構造差分影像.首先,採用隱馬爾可伕隨機場( Hidden Markov Random Field,HMRF)模型描述空間上下文信息,併構造繫統能量函數；然後,利用貪心EM算法剋服EM算法假定混閤成分數為已知、迭代結果過分依賴初始值、可能收斂到跼部最大點或收斂到參數空間邊界的缺點,能夠準確學習分佈模型結構和參數,髮現數據對模型的最佳匹配；最後,通過條件迭代模型( Iterated Conditional Modes,ICM)優化算法求解能量函數最優解,穫取變化區域.實驗結果錶明,該算法能夠更好地保持影像的結構性,有效去除孤立譟聲.
제출일충기우탐심EM산법적HMRF요감영상변화검측산법.해산법채취PCA여차치법상결합적방식래구조차분영상.수선,채용은마이가부수궤장( Hidden Markov Random Field,HMRF)모형묘술공간상하문신식,병구조계통능량함수；연후,이용탐심EM산법극복EM산법가정혼합성분수위이지、질대결과과분의뢰초시치、가능수렴도국부최대점혹수렴도삼수공간변계적결점,능구준학학습분포모형결구화삼수,발현수거대모형적최가필배；최후,통과조건질대모형( Iterated Conditional Modes,ICM)우화산법구해능량함수최우해,획취변화구역.실험결과표명,해산법능구경호지보지영상적결구성,유효거제고립조성.
