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基于遗传算法的SAR图像多尺度分割
刘保利
计算机应用
基于最大期望（EM）算法与遗传算法（GA），提出一种有效的多尺度SAR图像无监督分割方法。该方法首先利用混合多尺度自回归（MMAR）模型描述SAR图像中由于雷达斑点所引起的不同尺度和同一尺度内像素之间的统计相依性； 然后将GA与EM结合给出MMAR模型的参数估计算法。这种算法利用最小描述长度（MDL）准则，能够选择模型的分量数；最后利用Bayes分类器实现图像的分割。该方法集遗传算法和EM算法的优点，对初始值有较少的敏感性，避免局部最优解，提高了分割精度。实验结果表明GAEM方法优于EM算法。
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