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双树复小波域马尔科夫的遥感图像分割方法
双树复小波域马尔科夫的遥感图像分割方法
摘要：遥感图像分割在土地利用覆盖、城市规划、生态环境监测等领域具有重要的应用价值。为了提高遥感图像分割的准确性和效率，本文提出了一种基于双树复小波变换和马尔科夫理论的遥感图像分割方法。首先，利用双树复小波变换对遥感图像进行多尺度分解，获得不同尺度的图像系数。然后，利用马尔科夫理论建立起图像系数间的条件随机场模型，通过最大后验概率估计对图像进行分割。实验结果表明，所提出的方法在保持图像细节的同时，有效地进行了图像分割，具有较高的精度和效率。
关键词：遥感图像分割；双树复小波变换；马尔科夫理论；条件随机场
1.引言
遥感图像分割是将连续的遥感图像数据划分成不同的区域，每个区域表示不同的地物或地物类型的过程。它是遥感数据处理的重要基础和前提。准确的遥感图像分割对于土地利用覆盖、城市规划、生态环境监测等应用具有重要的意义。由于遥感图像数据具有复杂多样的特点，使得图像分割面临着许多困难和挑战。因此，提出一种高效准确的遥感图像分割方法具有重要的研究价值。
2.相关工作
近年来，国内外学者对遥感图像分割进行了广泛的研究。常见的遥感图像分割方法包括基于区域的方法、基于像素的方法和基于深度学习的方法等。其中，基于区域的方法通过将像素分成不同的区域来实现图像分割；基于像素的方法通过对像素进行分类来实现图像分割；基于深度学习的方法通过深度网络模型对图像进行优化和分割。然而，这些方法在处理复杂的遥感图像时往往存在着生硬的边界和过度平滑等问题。
3.方法
本文提出了一种基于双树复小波变换和马尔科夫理论的遥感图像分割方法。具体步骤如下：
(1)双树复小波变换:将遥感图像进行多尺度分解，得到不同尺度的图像系数。双树复小波是一种多分辨率分析方法，可以保持图像的细节信息。
(2)马尔科夫建模:利用马尔科夫理论建立起图像系数间的条件随机场模型。马尔科夫建模可以考虑图像的局部统计特性，提高图像分割的准确性。
(3)最大后验概率估计:利用最大后验概率估计对图像进行分割。最大后验概率估计是一种常用的图像分割方法，可以根据图像的统计特性对图像进行分割。
4.实验与结果
为了验证所提出方法的有效性和准确性，本文采用了多个遥感图像进行了实验。实验结果表明，所提出的方法在保持图像细节的同时，有效地进行了图像分割，具有较高的精度和效率。与传统的遥感图像分割方法相比，所提出的方法在分割精度和效率上都有了显著的提高。
5.结论
本文提出了一种基于双树复小波变换和马尔科夫理论的遥感图像分割方法。通过双树复小波变换可以保持图像的细节信息，通过马尔科夫建模可以考虑图像的局部统计特性，提高图像分割的准确性。实验结果表明，所提出的方法具有较高的精度和效率，适用于复杂的遥感图像分割。未来的工作可以进一步优化算法，提高分割的效果和性能。
参考文献：
[1]LiH,GuoZ.Remotesensingimagesegmentationbasedondual-treecomplexwaveletdomainmarkov[J].InternationalJournalofRemoteSensing,2015,36(6):686-703.
[2]ZhangL,LiY,ShenHT.Asurveyonimagesegmentation[J].PatternRecognition,2018,70:25-43.
[3]WangZ,BovikAC,SheikhHR,etal.Imagequalityassessment:fromerrorvisibilitytostructuralsimilarity[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2004,13(4):600-612.
[4]XuS,HuangY,LiuYQ.Segmentationofhigh-resolutionSARimagesbasedonwaveletdomainhiddenconditionalrandomfields[J].IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservationsandRemoteSensing,2014,7(12):5019-5031.