一种利用花粉算法优化的遥感图像分割方法

摘要：

为提高遥感图像分割的准确性与抗噪性,以学生t分布混合模型为基础,结合K-means与花粉算法的特点,将K-means算法局部寻优能力强以及花粉算法全局寻优能力强的优点相结合,提出一种基于K-means的学生t分布混合模型,用于遥感图像分割.该方法中,根据学生t分布与高斯分布以及柯西分布比较接近的特点,对花粉算法的执行过程进行改进.将K-means算法与改进后的花粉算法结合以提高聚类效果,从而快速确定混合模型参数初始值.混合模型最终参数的求解主要采用EM算法,以提高算法最终的图像分割效果.仿真图像和实际图像实验结果显示,该研究得到了比对比方法分割精度更高、稳定性更好的分割结果.

关键词：K-means、学生t混合模型、花粉算法、EM算法、图像分割

所属期刊栏目：36

分类号：TP79;TP311(遥感技术)

资助基金：河南省科技攻关计划项目192102210120、202102210369

在线出版日期：2021-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：7-12