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摘要:
提出了一种基于小波域高斯-马尔可夫随机场(GMRF)模型的无监督纹理图像分割算法.该算法首先利用纹理的小波特性并结合模糊C-均值聚类方法完成纹理在最小分辨率层的初始分类,接着逐层应用同步进行参数估计和像素标签的近似最大后验分割算法,得到原始图像的第一次完整分割.为了进一步提高分割效果,对每个像素邻域内的标签作统计,利用最大值原则,从而获得满意的分割结果.实验证明此算法与基于高斯金字塔GMRF模型的算法相比,分割结果有了很大的提高.
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文献信息
篇名 基于小波域高斯-马尔可夫随机场的纹理分割
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 小波分解 高斯-马尔可夫随机场 无监督 近似最大后验概率
年,卷(期) 2005,(22) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 39-42
页数 4页 分类号 TP391
字数 5213字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.22.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 叶懋冬 浙江大学数学系 10 231 7.0 10.0
2 刘国栋 浙江大学数学系 4 51 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
小波分解
高斯-马尔可夫随机场
无监督
近似最大后验概率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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