基于小波分析和Markov随机场模型的纹理图像分割算法研究

admin · 发表于 2023-9-25 09:07:54

题目：

雅宝题库答案：

****此区域为收费内容**** 需支付 1 知识币后可查看，1币=0.01元查看答案

雅宝题库解析：
Markov随机场（Markov Random Field, MRF）模型能够很好的描述图像像素的空间关系和局部区域的连接关系，小波多分辨率分析（Multi-Resolution Analysis, MRA）可以简单有效的提取图像的纹理特征。对于图像处理中的这两种常用方法，本文进行了系统科学的介绍和分析，并着重介绍了Bayes体系下基于MRF模型的图像分割建模。在此基础上，本文探讨了在图像分割的Bayes体系的通用框架下，充分结合图像分割的MRF模型和小波MRA技术的优点，建立新的无监督MRA-NNC-MRF-MAP纹理图像分割算法。本文的研究目的是结合MRF模型、小波分解及统计聚类方法对纹理图像实现有效的无监督分割。研究的主要内容是纹理图像分割算法中纹理类别数的确定，模型的建立，模型拟合和仿真实验。针对分割中的这几个关键题目，依次采用如下的方法解决：纹理类别数的确定，采用MRA和最邻近聚类（Nearest Neighbor Clustering, NNC）相结合的方法，既大大简化了原无监督分割算法中繁琐的迭代过程和复杂的计算量，又给出了最佳的纹理类别数，而且保证了无监督分割的实现；模型拟合中，对纹理图像场建立了基于图像MRA分解结果相似度和空间位置信息的MRF模型，并对标号场中的MRF参数采用局部熵率来近似估计；利用条件迭代（Iterative Conditional Modes, ICM）准则实现了该模型对无噪合成灰度纹理图像及噪声合成孔径雷达图像的分割。最终的实验结果证明了本文提出的基于MRA-NNC-MRF-MAP的新的无监督分割算法的有效性及实用性。

基于小波分析和Markov随机场模型的纹理图像分割算法研究

天涯海角也要找到Ni：基于小波分析和Markov随机场模型的纹理图像分割算法研究

相关帖子

QQ微信同步：1144766066。

服务

网站

战略合作