自动确定类别数的RJMCMC+SA图像分割算法研究

摘要

在保证遥感图像分割模型复杂性、分割精度的情况下,自动确定分割类别数是一个重点问题.为此,结合可逆跳马尔科夫蒙特卡洛和模拟退火理论(RJMCMC+SA)构建了图像分割算法.通过高斯曲率滤波(GC)对图像进行几何平滑处理,依据贝叶斯理论形式化非线性回归模型中的参数变量从而建立后验概率分布,利用RJMCMC算法实现该后验概率分布并构建概率转移核,结合SA算法加速概率转移核收敛,确定分割算法中径向基函数的个数和参数,完成类别数自动确定和图像全局性分割.在全色遥感图像和伯克利大学实验数据库图像上,分别与4种径向基函数分割模型实验对比,数据分析表明,该算法不仅在复杂性和精确度上取得很好的平衡,而且能够自动确定图像类别数.