多主体框架下结合最大期望值和遗传算法的SAR图像分割

目的 SAR图像中固有的相干斑噪声增加了图像分割的困难.为此,提出一种分布式SAR图像分割算法.方法 首先假设图像中同质区域内像素满足同一独立的Gamma分布,依此建立SAR图像模型;为了刻画SAR图像中像素的类属性,建立标号场的MRF(Markov Random Field)模型;在Bayesian理论框架下建立图像分割模型;在多主体系统(MAS)框架下,结合MRF模型和遗传算法(GA)模拟分割模型.MAS结构由分割主体和协调主体组成,其中分割主体利用最大期望值( EM)算法估计MRF模型参数,从而实现全局分割;协调主体利用GA实现全局最优.结果 为了验证提出方法的有效性,分别对模拟和RADARSAT-I/II SAR图像进行实验,并与EM和RJMCMC算法比较.本文算法的用户精度、产品精度、总精度及kappa系数均高于EM算法.定性和定量分析结果验证了本文算法的鲁棒性和有效性.结论 实验结果表明提出的分布式MAS框架下SAR图像分割方法,能够提高分割精度.该方法适用于中高分辨率单极化的SAR图像,且具有很好的抗噪性.