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摘要:
传统高斯金字塔马尔可夫随机场模型仅仅捕捉图像低频信息,纹理分割效果不太理想.根据纹理图像小波分解后各频带的统计性质和层次关系,优化频带选取,提出了一种变形小波结构,建立了融合这种结构上尺度内部和尺度之间关系的双马尔可夫随机场模型,引入了一种近似最大联合概率分割算法,并从理论上分析了该算法的合理性.实验表明,与基于高斯金字塔马尔可夫随机场模型的分割方法相比,该算法分割质量明显提高;并且,对模型中自由参数的选取进行比较,证实它们在给定区间上的选择具有鲁棒性.
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高斯-马尔可夫随机场
特征提取
神经网络
分类
基于快速EM算法的马尔可夫随机场模型运动目标自动分割
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马尔可夫随机场
运动目标分割
EM算法
自适应先验马尔可夫随机场模型的图像分割算法
图像分割
马尔可夫随机场
置信度传播算法
自适应先验
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于小波-双马尔可夫随机场的纹理分割
来源期刊 浙江大学学报(理学版) 学科 工学
关键词 变形小波 双马尔可夫随机场 近似最大联合概率 纹理分割
年,卷(期) 2006,(2) 所属期刊栏目 数学与计算机科学
研究方向 页码范围 149-155
页数 7页 分类号 TP391
字数 6436字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1008-9497.2006.02.008
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
变形小波
双马尔可夫随机场
近似最大联合概率
纹理分割
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
浙江大学学报(理学版)
双月刊
1008-9497
33-1246/N
大16开
杭州市天目山路148号浙江大学
32-36
1956
chi
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