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《中国科学院电子学研究所》 2001年
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遥感图象中模式分类技术的研究

黄宁  
【摘要】: 随着数字信号处理技术、计算机技术以及通信技术的迅猛发展,遥感技术 在军事、民用等领域发挥着越来越重要的作用。模式分类是遥感技术中的一项 关键技术。虽然模式分类技术的研究历史比较长,但随着遥感技术的发展,用 户的要求也越来越高,不断需要遥感模式分类技术能够提供更好的结果,同时 也促进了模式分类技术的发展。 本文的工作围绕着模式分类在遥感图象分析中的应用进行,首先分析、阐 述、研究了模式分类技术,回顾了遥感模式分类领域的研究工作。继而在某些 领域做了一些新的更深入的尝试和研究。 本论文中主要研究了两种模式分类方法在遥感领域的应用。根据遥感图象 分析的具体应用特点,针对遥感图象数据的复杂性、模糊不确定性,我们基于 经典的模糊C-均值聚类方法,提出在聚类过程中引入图象隶属度场的概念,保 留了以往模糊聚类算法所丢失的像素之间的空间相关特性,由此设计了一种新 的基于邻域系统的模糊分类算法(Neighborhood System-Based Fuzzy Clustering Algorithm,NS-FCM),该算法在聚类过程中参考了像素邻域其他像 素隶属度信息。实验证明与传统的模糊聚类算法相比,本算法计算复杂度得到 相当程度的降低,并且起到了平滑分类结果的效果,图象分类结果更加合理。 本文还研究了马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)理论在遥感图 象处理中的应用。首先实现了MRF模型的仿真、参数估计算法,分析了MRF模 型应用中的一些关键问题。论文中构造了图象的隐马尔可夫随机场模型(Hidden Markov Random Field,HMM),并且提出了基于该模型的图象分类算法。算法采 用有限高斯混合模型(Finite Gaussian Mixture,FGM)描述图象像素灰度的 条件概率分布,使用期望-最大化算法(ExPectation-Maximization,EM)算法 解决从不完整数据中估计概率模型参数问题。与传统的分类算法相比,本文的 算法获得了更好的分类效果。
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