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1.
A segmentation approach based on a Markov random field (MRF) model is an iterative algorithm; it needs many iteration steps to approximate a near optimal solution or gets a non-suitable solution with a few iteration steps. In this paper, we use a genetic algorithm (GA) to improve an unsupervised MRF-based segmentation approach for multi-spectral textured images. The proposed hybrid approach has the advantage that combines the fast convergence of the MRF-based iterative algorithm and the powerful global exploration of the GA. In experiments, synthesized color textured images and multi-spectral remote-sensing images were processed by the proposed approach to evaluate the segmentation performance. The experimental results reveal that the proposed approach really improves the MRF-based segmentation for the multi-spectral textured images.  相似文献
2.
基于PCA与EM算法的多光谱遥感影像变化检测研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
吴柯  牛瑞卿  王毅  杜博 《计算机科学》2010,37(3):282-284
变化检测技术能够从观测数据中有效地提取各种变化信息。以多时相的多光谱遥感影像作为主要研究对象,就基于直接比较像元特征的变化检测中两方面的关键问题——差异影像的构造和变化阈值的提取来开展研究,具体采用PCA结合差值比较的方法构造差异影像,采用EM自动确定变化阈值以提取变化区域。通过与传统变化检测方法的实验比较,证明了该方法的有效性。  相似文献
3.
针对现有遥感影像重构算法数据资源有限、配准精度低等问题,结合遥感影像的光谱特征,提出一种改进的多光谱遥感影像超分辨率重构算法。提取场景结构特征作为重构的正则化约束条件,保持重构结果中的高频信息。利用波段间的交叉相关,获得场景的结构特征信息。通过迭代反投影算法对单波段影像进行重构,将其合成为全色高分辨率遥感影像。仿真实验结果表明,该算法的重构效果较优。  相似文献
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