Применение смешанных моделей случайных полей при сегментации спутниковых изображений

Abstract

В статье рассмотрена задача сегментации изображений. Выполнен краткий обзор существующих методов сегментации. Для сегментации неоднородных изображений было предложено использовать оценки, полученные в ходе нелинейной рекуррентной фильтрации. Предложенный алгоритм сегментации исследован при работе с генерируемыми изображениями и реальными. Показано, что эффективное оценивание параметров моделей может обеспечить наилучшее качество сегментации по сравнению с алгоритмом ISODATA. The images segmentation task is considered in the article. A brief overview of the existing segmentation methods is provided. For segmentation of inhomogeneous images, it was suggested to use estimates obtained in the course of nonlinear recurrent filtering. The proposed segmentation algorithm was investigated when working with generated images and real ones. It is shown that effective model parameters estimation can provide the best quality of segmentation in comparison with the ISODATA algorithm.