摘要: 针对传统马尔可夫随机场没有充分考虑图像像素之间的关系导致对噪声过于敏感的问题,提出了一种改进的MRF图像分割方法.在经典MRF中加入了观察像素的邻域信息,利用拉普拉斯算子来描述MRF中似然能量的可靠性,并使用α-βswap算法获得能量最小解.采用期望最大算法对高斯混合模型进行参数估计前,进行了样本点的可靠性评判和选择,用以提高GMM的可靠性和减少EM算法解算的时间.实验证明,对于存在噪声的遥感光学影像和SAR影像,该方法较经典的马尔可夫随机场算法分割效果表现更好,解算时间也更短.
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