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在遥感图像的众多分割方法中,高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种常用的图像建模方法。但本文提出,高斯-瑞利混合模型(Gaussian-Rayleigh Mixture Model,GRMM)可能更适合对遥感图像建模。文中首先介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。之后比较了这两种混合模型对图像建模的结果,并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。