【摘 要】
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确定图像类别数是图像分割中的重要任务，在大多数分割算法中需由用户预先指定类别数。受地物目标及其分布的多样性、复杂性和未知性等因素的限制、对彩色遥感图像而言，人为确定
【机 构】
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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所
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确定图像类别数是图像分割中的重要任务，在大多数分割算法中需由用户预先指定类别数。受地物目标及其分布的多样性、复杂性和未知性等因素的限制、对彩色遥感图像而言，人为确定其类别数非常困难。为此，提出了一种基于区域和统计的可变类分割方法，融合规则划分技术和RJMCMC算法，利用规则划分将图像域划分成若干个规则子块，并假设每个规则子块内的像素服从同一独立的多值Gaussian分布；在此基础上由贝叶斯定理构建图像分割模型；利用Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo（RJMCM
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