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摘要
为了实现自动确定类别数的高精度遥感影像分割,提出一种自适应类别的层次高斯混合模型(Hierarchical Gaussian Mixture Model,HGMM)遥感影像分割算法.提出算法采用多个高斯混合模型加权和定义HGMM,用于建模具有非对称,重尾和多峰等复杂特性的影像统计模型.采用期望最大化算法(Expectation Maximization,EM)求解模型参数.为了实现自动确定类别数,采用贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC)求解最优类别数,其中惩罚项采用加权像素数定义.为了验证提出算法可行性和有效性,对模拟和全色遥感影像进行分割实验,并对分割结果进行定性和定量分析.结果表明HGMM具有准确建模复杂统计分布的能力,提出算法具有高精度和高效率,同时可自动确定最优类别数.
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