您的位置： 专家智库 > >

国家重点实验室开放基金(40523005)

作品数：7 被引量：34H指数：4
相关作者：秦前清王雷光郑晨刘国英胡亦钧更多>>
相关机构：武汉大学长沙理工大学中南民族大学更多>>
发文基金：国家重点实验室开放基金国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 2篇天文地球

主题

  • 7篇纹理
  • 5篇纹理分割
  • 4篇多尺度
  • 4篇小波
  • 3篇小波域
  • 2篇图像
  • 2篇图像分割
  • 2篇纹理图像
  • 2篇纹理图像分割
  • 2篇MARKOV...
  • 1篇多分辨
  • 1篇多分辨率
  • 1篇多目标优化
  • 1篇形态小波
  • 1篇随机场
  • 1篇小波分解
  • 1篇马尔科夫
  • 1篇马尔科夫模型
  • 1篇马尔可夫
  • 1篇马尔可夫模型

机构

  • 7篇武汉大学
  • 2篇长沙理工大学
  • 2篇中南民族大学
  • 1篇安阳师范学院
  • 1篇华中科技大学

作者

  • 6篇秦前清
  • 4篇王雷光
  • 3篇刘国英
  • 3篇郑晨
  • 2篇陈晓惠
  • 2篇胡亦钧
  • 2篇段汕
  • 2篇梅天灿
  • 1篇谢玉波
  • 1篇林立宇
  • 1篇谢兴
  • 1篇茅力非
  • 1篇张飞燕

传媒

  • 2篇武汉大学学报...
  • 1篇数据采集与处...
  • 1篇红外与毫米波...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇中南民族大学...
  • 1篇中国图象图形...

年份

  • 1篇2011
  • 3篇2010
  • 3篇2009
共 7 条 记 录，以下是 1-7
全选 清除 导出
排序方式：
基于小波分解的变尺度多分辨率纹理分割被引量：1
2010年
针对常见的多分辨率分割算法在每一尺度分割过程中信息利用不充分的问题,提出了一种基于小波分解的变尺度多分辨率纹理图像分割新算法。该算法在每一尺度的分割过程中充分利用了各尺度上的有关信息:通过变尺度特征场考虑了更高分辨率尺度上的特征数据;通过变尺度标记场考虑了更低分辨率尺度上的标记数据。从最低分辨率尺度到原始分辨率尺度逐次进行图像分割,低分辨率尺度的分割结果通过直接投影作为相邻的更高分辨率尺度的初始分割,最高分辨率尺度上的分割结果作为本文方法的分割结果。实验表明,该算法具有较好的分类性能。
刘国英林立宇王雷光梅天灿秦前清
关键词：小波分解变尺度
基于小波域分层Markov模型的纹理分割被引量：9
2009年
提出了一种新的小波域分层Markov模型。该模型使用高斯马尔可夫随机场(Gauss Markov randomfield,GMRF)模型描述每一尺度小波系数向量的分布,考虑了同一尺度特征之间的相互作用;利用尺度间的因果马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型和尺度内的非因果MRF模型来描述标记场的局部作用关系,以此确定标记场的先验信息。根据贝叶斯准则,利用多目标问题优化技术,给出了此模型相应的纹理分割算法。最后,与经典模型的分割算法进行了对比实验,验证了所提出算法的有效性。
刘国英茅力非王雷光秦前清
关键词：多目标优化纹理分割
基于区域特征的模糊多尺度Markov模型在纹理图像分割中的应用被引量：2
2010年
针对传统Markov模型中似然函数假设条件过于严格,观测图像像素间的相依关系不能充分利用的缺点,提出了一种基于区域特征的模糊多尺度Markov模型实现纹理图像分割模型.该模型首先利用一种区域特征提取方法,描述像素间的相依关系;然后,以区域特征的聚类结果作为先验信息,通过模糊多尺度Markov模型得到分割结果;最后采用Brodatz纹理库合成的人工图像作为实验数据,从定性和定量两方面验证了该模型的有效性.
段汕陈晓惠郑晨
关键词：马尔科夫模型多尺度
利用小波域多尺度模糊MRF模型进行纹理分割被引量：7
2010年
针对小波域多尺度马尔科夫随机场模型(Markov random field,MRF)对信息利用不充分的特点,在模型中引入模糊理论,提出了一种新的小波域多尺度MRF模型。新模型定义了相应的模糊概率场,通过模糊概率场描述每个小波域各尺度上像素的类别隶属度;根据模糊概率场估计了对应的特征场模型参数,参数的估计考虑了同尺度所有位置的特征信息;根据特征场模型导出了对应的示性场模型,用其反映每个像素的类别能量。利用贝叶斯准则给出了3步交互迭代算法,获得了分割结果。
郑晨王雷光胡亦钧秦前清
关键词：MRF模型纹理分割
有限混合纹理模式及其纹理分割框架
2009年
受到基于模型和基于结构的纹理分析方法的启发,提出一种新的特征提取方法—有限混合纹理模式。纹理特征采用聚类的方法进行计算,避免了基于模型方法复杂的参数求取过程,同时也突破了基于结构的方法纹理表达能力不足的问题。在该特征的基础上,给出相应的纹理分割框架,并通过定量和定性实验验证了所提算法的有效性。
谢兴谢玉波秦前清
关键词：纹理分割
一种基于Contourlet变换的多尺度纹理分割的新算法被引量：5
2009年
受到基于模型的纹理分析方法的启发,提出了一种新的特征提取方法—有限混合纹理模式(Finite Texture Mixture Pattern,FTMP).FTMP是一个二元组的集合,可以通过聚类的方法进行计算.首先,基于Contourlet变换计算纹理的多尺度多方向变化信息;其次,对各尺度、各方向的变化信息分别进行聚类.这些聚类中心以及它们所占的比例组成的二元组的集合就构成了纹理图像的FTMP,反应了不同尺度不同方向的主要变化信息.这种纹理特征的计算方法充分利用了基于模型方法的基本思想,但却避免了复杂的参数计算.在FTMP的基础上,本文给出相应的纹理分割框架CFTMPseg,并通过定量和定性实验验证了所提算法的有效性.
刘国英秦前清王雷光梅天灿张飞燕
关键词：CONTOURLET变换纹理分割
形态小波域多尺度马尔可夫模型在纹理图像分割中的应用被引量：11
2011年
针对图像分割中小波域多尺度马尔可夫模型(MRMRF-W)无法有效描述图像非线性特征,提出了一种在形态小波域下的多尺度MRF模型(MRMRF-MW),实现纹理图像分割。该模型结合了形态小波和MRF各自的优势,能够对图像进行非线性多尺度分解,并在各尺度上进行空间关系建模。通过对两个纹理图像库(Brodatz纹理库、Prague纹理库)中图像的分割实验,验证了该模型的有效性。
陈晓惠郑晨段汕秦前清胡亦钧
关键词：形态小波马尔可夫随机场纹理
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0