一种利用花粉算法优化的遥感图像分割方法

作者：段明义; 卢印举^*; 苏玉

来源：遥感信息, 2021, 36(01): 7-12.

• K-means
• 学生t混合模型
• 花粉算法
• EM算法
• 图像分割

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 。

• 单位
  郑州工程技术学院