用于高光谱图像分割的层次马尔可夫模型

高光谱图像既可以表示为一组图像，也可以表示为一组光谱。光谱分类与分割以及数据降维是高光谱图像分析中的主要问题。在本文中，我们提出了一种贝叶斯估计方法，配合带有隐马尔可夫变量的适当层次模型，使得联合进行数据降维、光谱分类和图像分割成为可能。在所提出的模型中，所需的独立分量是共享同一公共隐分割变量的分段齐次图像。因此，对该隐变量以及源分离问题中的源和混合矩阵进行联合贝叶斯估计，为高光谱图像的降维、光谱分类和分割这三个问题提供了解决方案。一些仿真结果展示了所提方法与高光谱图像处理中常用的其他经典方法相比的性能表现。