基于区域确定的分层马尔可夫模型及其MPM算法

摘要：

基于四叉树的分层马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型在层间存在因果性,不需要像非因果马尔可夫随机场模型那样的迭代算法,但是传统的分层MRF模型常常导致分割结果具有块状现象和非连续边缘.本文提出一种新的基于区域确定的半树分层MRF算法,并推导出它的最大后验边缘概率(Maximizer of the posteriori marginal,MPM)算法.在流域算法过分割结果的基础上,该模型将层问的点概率转换为区域概率,采用区域概率实现各层图像分割.从SAR图像的监督分割实验结果来看,奉文提出的模型较好地克服了基于像素分层模型和单分辨率MRF模型带来的块现象和非连续边界,因而具有更好的分割结果.

关键词：分层马尔可夫随机场、区域概率、监督分割、最大后验边缘概率

所属期刊栏目：33

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金60372057;40376051

在线出版日期：2007-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：693-697