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摘要:
改进了传统的基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割方法.由于传统方法均为直接选择小波子带系数作为训练特征,不能直接得到像素级分割结果;同时传统方法在后融合方面对所有尺度均采用同一种上下文背景,而忽略不同尺度上初分割类标志图的特点.因此,本文在粗分割阶段首先处理了训练时参数设置的问题,并选取了更能表征纹理的特征,能直接得到像素级分割结果;在多尺度融合阶段,充分利用不同尺度上类标志图的特性,不仅考虑粗尺度信息对融合结果的影响也考虑了细尺度信息对结果的影响.实验表明本文算法的视觉效果好干与本文进行比较的Choi提出的HMTseg以及孙强提出的WD-HMTseg遥感图像分割算法.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割
来源期刊 红外与毫米波学报 学科 工学
关键词 图像分割 小波变换 隐马尔科夫树模型(HMT) 多尺度融合 EM算法
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 156-160
页数 5页 分类号 TP751.1
字数 3807字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-9014.2009.02.018
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 焦李成 西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室 514 14586 52.0 103.0
2 侯彪 西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室 25 1246 14.0 25.0
3 刘凤 西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室 2 22 2.0 2.0
4 包慧东 西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室 2 22 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
小波变换
隐马尔科夫树模型(HMT)
多尺度融合
EM算法
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
红外与毫米波学报
双月刊
1001-9014
31-1577/TN
大16开
上海市玉田路500号
4-335
1982
chi
出版文献量(篇)
2620
总下载数(次)
3
总被引数(次)
28003
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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