改进马尔可夫模型的SAR图像分割

针对基于固定权重MRF模型的SAR图像分割算法出现参数估计结果不能反映图像的真实特征数据、忽略图像空间关系或参数估计是局部最优而不是全局最优的问题,将MRF模型的权重参数设置为变化的,不但可以得到特征模型的全局参数,而且可以增加类标分布的空间均质性限制。利用模拟数据和真实SAR图像数据进行分割实验。结果显示,固定权重MRF模型SAR图像分割算法和变权重的SAR图像分割算法的误分割率分别为8.4%、10.1%和2.5%、3.7%,证明该算法能够得到更好的分割效果。