基于混合高斯模型的SAR影像极化特征分类

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本研究采用混合高斯模型对合成孔径雷达(SAR)影像进行极化特征分类，旨在提高复杂环境下的目标识别精度和稳定性。针对高分辨率极化合成孔径雷达(SAR)影像中的复杂统计特性，如尖峰拖尾现象，本段落采用混合高斯模型(GMM)对极化特征进行建模，并提出了一种基于约束距离的混合多元高斯分布参数估计算法。该算法在贪婪期望最大框架下设计了约束距离函数，能够自动估计分量数目和模型参数，在贝叶斯框架中实现SAR影像的地物分类。实验结果表明，与传统方法相比，所提GMM分类算法提高了7%至10%的总体精度，并且对样本数量依赖性较小，在城区及耕地区域等异质区域取得了更高的分类准确度。

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基于混合高斯模型的SAR影像极化特征分类

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本研究采用混合高斯模型对合成孔径雷达(SAR)影像进行极化特征分类，旨在提高复杂环境下的目标识别精度和稳定性。针对高分辨率极化合成孔径雷达(SAR)影像中的复杂统计特性，如尖峰拖尾现象，本段落采用混合高斯模型(GMM)对极化特征进行建模，并提出了一种基于约束距离的混合多元高斯分布参数估计算法。该算法在贪婪期望最大框架下设计了约束距离函数，能够自动估计分量数目和模型参数，在贝叶斯框架中实现SAR影像的地物分类。实验结果表明，与传统方法相比，所提GMM分类算法提高了7%至10%的总体精度，并且对样本数量依赖性较小，在城区及耕地区域等异质区域取得了更高的分类准确度。

基于GMM的高斯混合模型聚类

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本研究探讨了利用高斯混合模型（GMM）进行数据聚类的方法，通过优化参数实现复杂数据结构的有效分割与分析。 Purdue大学的一位教授编写了一个关于高斯混合模型的库，并附带了我封装的一个接口(GMM.c)以及作者撰写的使用手册PDF。

GMM-Classifier：基于 Matlab 的高斯混合模型分类器

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基于小样本的多模态遥感影像高层特征融合分类

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极化SAR特征提取

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本资源为“极化SAR分解及特征提取”学习资料，包含Freeman去噪方法和云影响分析等内容，适用于遥感技术研究与应用。用于极化SAR的特征分解包括常见的Cloude、Freeman等方法。

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基于变分高斯混合模型的图像分割方法 (2014年)

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本文提出了一种基于变分高斯混合模型的创新性图像分割技术，有效提升了图像处理中的目标识别与提取精度。研究通过优化算法实现对复杂背景下的图像进行高效准确地分割，并在多种数据集上验证了其优越性能。本段落提出了一种基于变分推断的高斯混合模型图像分割算法。该算法首先利用贝叶斯混合高斯模型对图像特征进行建模，并通过变分推断方法来估计模型参数及其后验概率，相较于采样法计算量更少且能够根据数据自动确定最佳混合个数，实现模型选择自动化。实验结果表明，在Berkeley自然图像集上的测试中，该算法的分割精度高于经典图像分割算法，表现出良好的性能。