可变类空间约束高斯混合模型遥感图像分割

针对传统高斯混合模型(GMM,Gaussian mixture model)难以自动获取类属数和对噪声敏感问题,提出了一种基于可变类空间约束GMM的遥感图像分割方法。首先在构建的GMM中,将像素类属性建模为马尔可夫随机场(MRF,Markov random field),并在此基础上定义其先验概率;结合邻域像素类属性的后验概率和先验概率,定义噪声平滑因子,以提高算法的抗噪性;在参数求解过程中,分别采用可逆跳变马尔可夫链蒙特卡罗(RJMCMC,reversible jump Markov chain Monte Carlo)方法和最大似然(ML,maximum likelihood)方法估计类属