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用于分类的距离加权MRF

已有 3726 次阅读 2012-2-29 08:40 |系统分类:科研笔记| class

Classification of high-spatial resolution imagery based on distance-weighted Markov random field with an improved iterated conditional mode method
作者: Zhang Qian; Zhang Liangpei; Huang Xin
来源出版物: INTERNATIONAL JOURNAL OF REMOTE SENSING 卷: 32 期: 24 页: 9843-9868 DOI: 10.1080/01431161.2010.549854 出版年: 2011
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1、是像素级的

2、基本思想：The MRF is based on the priciple that adjacent pixles are more likely to belong to the same kind of class. Close objects are more related than objects far apart.

3、基本方法：用到邻域像素距离d的倒数作为权值加权。

4、公式：MPA估计：

由公式可知，代价函数由两部分构成，右边第一项为光谱项，表达的是当前像素自身的光谱特征；第二项为空间项，代表邻域像素对当前像素的影响。