本文選題：圖像紋理基元 + 馬爾柯夫隨機(jī)場(chǎng)　； 參考：《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)》2017年04期

【摘要】：提出基于馬爾柯夫隨機(jī)場(chǎng)(MRF)的圖像紋理基元分類新方法。利用MRF里中心像元特征值與鄰近像元特征值之間的約束關(guān)系,反映圖像紋理基元的特征以及不同的MRF參數(shù)。根據(jù)由同一類別的圖像求得的MRF參數(shù)計(jì)算出的標(biāo)準(zhǔn)差最小這一性質(zhì)來(lái)進(jìn)行圖像紋理的分類。通過(guò)不同實(shí)驗(yàn)方案的對(duì)比,以及與不同分類方法的比較,證實(shí)提出的圖像紋理基元分類方法具有一定的優(yōu)勢(shì)。
[Abstract]:A new method of texture primitive classification based on Markov random field (MRF) is proposed. Using the constraint relationship between the central pixel eigenvalue and the adjacent pixel eigenvalue in MRF, the feature of image texture primitive and different MRF parameters are reflected. According to the property of minimum standard deviation calculated from the MRF parameters obtained from the same type of image, the classification of image texture is carried out. Through the comparison of different experimental schemes and the comparison with different classification methods, it is proved that the proposed image texture primitive classification method has some advantages.
【作者單位】： 武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院;武漢大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家973計(jì)劃(2012CB719905)~~
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 鄭肇葆;;產(chǎn)生最佳Tuned模板的蜜蜂交配算法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2009年04期

2 鄭肇葆;潘勵(lì);虞欣;;產(chǎn)生“Tuned”模板的Bayesian Networks方法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2006年04期

3 鄭肇葆;鄭宏;;產(chǎn)生紋理“Tuned”模板的遺傳算法[J];模式識(shí)別與人工智能;2001年01期

4 鄭肇葆,黃桂蘭;航空影像紋理分類的最小二乘法和問(wèn)題的分析[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);1996年02期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 鄭肇葆;潘勵(lì);鄭宏;;圖像紋理基元分類的馬爾柯夫隨機(jī)場(chǎng)方法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2017年04期

2 鄭肇葆;鄭宏;;帶有確定度的模糊圖像分類[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2016年04期

3 鄭肇葆;潘勵(lì);鄭宏;;應(yīng)用圖像關(guān)聯(lián)度的圖像模糊分類[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2015年05期

4 鄭肇葆;潘勵(lì);鄭宏;;中智邏輯圖像分割方法的研究與分析[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2015年02期

5 鄭肇葆;潘勵(lì);鄭宏;;應(yīng)用模糊邏輯圖像分割方法的分析與研究[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2014年04期

6 鄭肇葆;鄭宏;;產(chǎn)生Tuned模板的基因擾動(dòng)優(yōu)化法研究與分析[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2013年10期

7 葉志偉;周欣;鄭肇葆;賴旭東;;產(chǎn)生“Tuned”模板的的混沌粒子群算法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2013年01期

8 鄭肇葆;鄭宏;;化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化(CRO)圖像分割的研究與分析[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2012年10期

9 鄭肇葆;;生物地理學(xué)優(yōu)化(BBO)在圖像分割中的應(yīng)用[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2011年08期

10 鄭肇葆;;產(chǎn)生最佳Tuned模板的蜜蜂交配算法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2009年04期

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 潘勵(lì);王華;張劍清;;遙感影像居民地目標(biāo)Bayesian網(wǎng)絡(luò)識(shí)別算法研究[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2007年12期

2 鄭肇葆;;混沌映射在優(yōu)化計(jì)算中的應(yīng)用[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2007年11期

3 鄭肇葆;;基于Bayesian線性規(guī)劃的影像紋理識(shí)別方法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2007年03期

4 鄭肇葆;潘勵(lì);虞欣;;產(chǎn)生“Tuned”模板的Bayesian Networks方法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2006年04期

5 鄭肇葆,葉志偉;基于蟻群行為仿真的影像紋理分類[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2004年08期

6 鄭肇葆;遺傳算法與單純形法組合的影像紋理分類方法[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);2003年04期

7 鄭肇葆,鄭宏,潘勵(lì);紋理分類中遺傳算法參數(shù)的選擇[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);2000年01期

8 鄭肇葆,鄭宏;基于遺傳算法的影像紋理分類[J];武漢測(cè)繪科技大學(xué)學(xué)報(bào);1998年04期

9 鄭肇葆，，周月琴;馬爾柯夫隨機(jī)場(chǎng)的參數(shù)估計(jì)與影像紋理分類[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);1995年01期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 孟勇,洪丹輝,毛丹;測(cè)度熵在圖像紋理分析中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2000年08期

2 吳濤;秦昆;;圖像紋理特征數(shù)據(jù)挖掘的理論與方法探討[J];計(jì)算機(jī)時(shí)代;2006年08期

3 方玲玲;王相海;;圖像挖掘研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2009年08期

4 高振宇;楊曉梅;龔劍明;金海;;圖像復(fù)雜度描述方法研究[J];中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào);2010年01期

5 劉勇,施萬(wàn)昌,徐玉蘭;圖像差異的分析與識(shí)別[J];復(fù)旦學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2000年05期

6 羅l

本文編號(hào)：1885112