【摘 要】
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为实现遥感图像水体的自提区,结合图片灰度值的分布,做出水体灰度值与非水体灰度值均服从高斯分布的假设,融合高斯混合模型,提出一种基于图割的图像分割算法,解决了传统图割
【机 构】
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广西师范大学计算机科学与信息工程学院,武汉晴川学院计算机学院,华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心
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为实现遥感图像水体的自提区,结合图片灰度值的分布,做出水体灰度值与非水体灰度值均服从高斯分布的假设,融合高斯混合模型,提出一种基于图割的图像分割算法,解决了传统图割算法需要人工标注的问题,能准确地在遥感图片中提取水体区域。对通过高斯滤波处理后的真实遥感图像进行实验,采用EM算法计算高斯混合模型的相关参数,利用高斯混合模型计算图割中t-link的权重,采用增广路径法解决最大流最小割问题对图像进行分割。对比阈值分离相关算法,融合高斯混合模型的图割算法具有较高的准确率,省去传统图割算法中人工标记这一环节。
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