MRF框架下的区域增长模型在城镇识别中的应用

提出一种MRF框架下以过分割区域为基本生长单位的区域增长模型，并以其实现城镇识别。该模型首先通过纹理分析和滤波运算得到初始种子点；然后由均值漂移算法运算过分割区域，并将种子点对应的区域设为种子区域；最后，从种子区域开始，根据MRF框架下提出的增长准则，得到最终的城镇识别结果。对QuickBird和Ikonos遥感影像的实验表明，该模型能有效地识别出影像中的城镇区域，城镇平均识别率达到84.35%，平均识别正确率为93.16%。