提出一种基于高斯-马尔可夫随机场(GMRF)和神经网络的无监 督纹理分割方法,方法分为两步:第一步先将图像分为不重叠的小块,在小块中计算GMRF参数,并将此参数和该块的均值,方差作为该块的特征向量,然后进行 聚类,得到原图像的一个初始分割和图像中所包含的类别数;第二步构造一个决定性松弛的神经网络,将第一步得...
特征提取在纹理分析中 ,窗口大小的选择对所提取特征的有效性及计算速度等有很大影响。文中利用高斯 -马尔可夫随机场 (GMRF)模型对纹理进行描述 ,采用最小平方误差估计获得纹理图像的随机场参数 ,并证明了这种估计的一致性。针对估计式在某些情况下可能无解 ,对该式作了改进 ,使其在实际应用中总能有解。利用估计...
提出了基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)的最大后验概率(MAP)估计在图像高斯噪声滤波中的应用方法。根据高斯噪声的先验特点,建立基于高斯马尔可夫随机场的退化图像恢复模型,从而将图像高斯噪声滤波问题转化为求解最大后验概率问题。先验概率可以根据马尔可夫随机场(MRF)和吉布斯分布(GD)的等效性,用GD的概率估计。为了求解最大...
其基本过程是:利用高斯马尔科夫随机场模型6个归一化特征值进行支撑向量机的分类得到道路斑块,利用形态学算子对其进行初步连接并提取轴线,然后通过斑块轴线的启发式连接得到最终道路网。试验证明方法是有效的。关键词: 高分辨率遥感;马尔科夫随机场纹理模型;支撑向量机;道路网;信息提取中图分类号: TP751 1 文献标识码...
基于高斯-马尔可夫随机场木材纹理特征的研究 维普资讯 http://www.cqvip.com
纹理马尔可夫板材机场gmrf表面 基于高斯-马尔可夫随机场的板材表面纹理分析Ξ王克奇石岭白雪冰王业琴(东北林业大学,黑龙江哈尔滨150040)摘要:阐述了高斯-马尔可夫随机场模型的基本原理,并针对板材表面纹理建立了高斯-马尔可夫随机场模型,以利用其对板材表面纹理进行分析;详细的研究了高斯-马尔可夫随机场模型的参数估计过程,在试验...
提出了基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)的最大后验概率(MAP)估计在图像高斯噪声滤波中的应用方法。根据高斯噪声的先验特点,建立基于高斯马尔可夫随机场的退化图像恢复模... 熊福松,王士同 - 《计算机应用》 被引量: 14发表: 2006年 一种采用高斯隐马尔可夫随机场模型的遥感图像分类算法 该文研究了无监督遥感图像分类问...