一种应用于遥感图像分割的改进鲁棒EM优化方法技术

本发明专利技术涉及一种应用于遥感图像分割的改进鲁棒EM优化方法，本发明专利技术在优化参数过程中，考虑的不仅仅有混合项权重，还有混合项的均值方差，各个混合项采取竞争关系，从而使参数更新更加具有鲁棒性和精确性。利用鲁棒EM优化方法可以有效提升遥感图像分割的鲁棒性和精度。

An improved robust EM optimization method for remote sensing image segmentation

【技术实现步骤摘要】
一种应用于遥感图像分割的改进鲁棒EM优化方法
本专利技术属于图像处理领域，涉及用于遥感图像分割的鲁棒EM优化方法。
技术介绍
遥感卫星已发展成为拥有气象、资源、雷达、海洋卫星等系列卫星的观测系统。遥感图像分割，在海洋冰探测、海洋环境监测、森林类型分类、地质矿产研究、农作物生长监测等方面的有着广泛的应用。遥感图像分割是指将遥感图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程，在此基础上才有可能对目标进一步利用。在遥感图像处理领域，可将复杂背景遥感图像的直方图视为多个高斯分布的叠加，即利用高斯混合模型(GaussMixedModel，GMM)来拟合直方图，而各个高斯模型的统计参数可以通过EM算法来估计。基于高斯混合模型的EM算法，是求参数极大似然估计的一种迭代优化策略，是一种非常简单实用的学习算法。但是EM算法需要提前知道混合成分的个数，而且对于初始迭代值比较敏感、收敛速度慢。但是在实际情况下，往往很难去知道混合成分的个数，对于初始值也往往很难把握，往往需要根据经验获取，而且容易得到局部最优的解。遥感图像直方图拟合的好坏直接影响了遥感本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用于遥感图像分割的改进鲁棒EM优化方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤一：初始化参数/n在遥感图像直方图拟合过程中针对直方图数据，将遥感图像直方图灰度级分为n级；/n初始化参数θ＝{α

【技术特征摘要】
1.一种应用于遥感图像分割的改进鲁棒EM优化方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一：初始化参数
在遥感图像直方图拟合过程中针对直方图数据，将遥感图像直方图灰度级分为n级；
初始化参数θ＝{α1,...αk,μ1,...μk,∑1,...∑k}，混合成分为c＝n，权重均值μk为任意，方差∑k为任意，调节因子β＝1，并设定一个足够小的数ε>0；
步骤二：E-step计算隐含参数zki



步骤三：M-step更新权重参数αk、并计算调节...

【专利技术属性】
技术研发人员：王贺彬，刘华平，葛泉波，付东洋，申兴发，刘洺辛，
申请(专利权)人：广东海洋大学深圳研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44