【摘 要】
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MCMC(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法采用顺序改变表征像素类属性的标号变量值会导致算法运算时间长、收敛速度慢等问题。为此,本文提出并行化改变像素标号值的MCMC方案,
【机 构】
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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所
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MCMC(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法采用顺序改变表征像素类属性的标号变量值会导致算法运算时间长、收敛速度慢等问题。为此,本文提出并行化改变像素标号值的MCMC方案,在贝叶斯推理框架下,依据高斯分布及MRF(Markov Random Field,MRF)模型建立SAR(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像分割模型,设计实现基于多线程的并行采样方案;为了解决MRF标号场中邻域像素标号相关性问题,提出独立的像素并行采样的准则;同时,限制并行线程的
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