[发明专利]结合GMTRJ算法和EM算法的类加权SAR影像分割方法

权利要求书

1.一种结合GMTRJ算法和EM算法的类加权SAR影像分割方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：输入待分割SAR影像，并将其定义为在影像域D上的随机场的一个实现；

步骤2：赋予SAR影像中每个类别一个权重，影像中所有的类别对应的权重构成权重集合；

步骤3：利用待分割影像和权重集合定义类加权SAR影像，并将其定义为在影像域上的特征场的一个实现；

步骤4：利用规则划分技术将类加权SAR影像的影像域划分为多个子块；

步骤5：在划分的影像域上，建立类加权SAR影像分割模型；

步骤6：针对已建立的类加权SAR影像分割模型，设定迭代次数，并在每次迭代过程中利用GMTRJ算法设计求解类加权SAR影像分割模型中所有参数，并利用EM算法估算权重集合，进而确定类加权SAR影像分割模型的最优解；

步骤7：输出SAR影像的分割结果。

2.根据权利要求1所述的结合GMTRJ算法和EM算法的类加权SAR影像分割方法，其特征在于：所述步骤1的具体方法为：

将输入的待分割SAR影像x＝{x_d,d∈D}定义为影像域D上的随机场X＝{X_d,d∈D}的一个实现，其中，d为SAR影像中的像素索引，x_d为像素d的强度，X_d表示像素d的强度的随机变量。

3.根据权利要求2所述的结合GMTRJ算法和EM算法的类加权SAR影像分割方法，其特征在于：所述步骤2的具体方法为：

对于SAR影像中标号为l的类别，赋予其对应的权重ω_l，定义其为解析量；SAR影像中所有类别的权重构成权重集合，记作，ω＝{ω_l,l＝1,…,k}，其中，k为SAR影像中类别总数。

4.根据权利要求3所述的结合GMTRJ算法和EM算法的类加权SAR影像分割方法，其特征在于：所述步骤3的具体方法为：

利用待分割影像x＝{x_d,d∈D}和权重集合ω＝{ω_l,l＝1,…,k}定义类加权SAR影像，记作，y＝{y_d,d∈D}，其中，为像素d的类加权强度，l_d为像素d所属类别标号，为像素d所属类别的权重；将类加权SAR影像y＝{y_d,d∈D}定义为在影像域D上的特征场Y＝{Y_d,d∈D}的一个实现；其中，为像素d的类加权强度的随机变量。

5.根据权利要求4所述的结合GMTRJ算法和EM算法的类加权SAR影像分割方法，其特征在于：所述步骤4的具体方法为：

利用规则划分技术将影像域D划分成m个子块，即，D＝{P_i,i＝1,...,m}，其中，P_i为划分的第i个子块，i为子块索引，m为划分的子块总数，子块P_i的行数或列数为2的整数倍数，允许最小的子块包含2×2个像素点；SAR影像的每个同质区域由一个或多个具有相同标号的子块拟合而成。