计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (1): 187-190.

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基于对偶树复小波和MRF模型的纹理图像分割

  

  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    本课题得到国家自然科学基金项目(60133010)、陕西师范大学校重点项目的资助.

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 基于对偶树复小波(DT-CWT)和马尔可夫随机场(MRF)模型提出了一种监督纹理图像分割算法,算法包括两个步骤,首先对复小波变换系数进行较为精确的建模,提取其一阶统计信息作为纹理特征,综合多个尺度的信息,基于极大似然标准进行初始分割;其次,将初始分割结果用MRF模型表示,基于贝叶斯最大后验(MAP)融合初始分割结果,得到最终的分割结果。算法应用于合成纹理图像和实际图像得到了良好的结果,对比实验表明算法所采用的纹理特征的提取方法、小波变换方式、用MRF模型来建模标号等是算法简洁有效的基础。

关键词: 对偶树复小波变换 纹理图像分割 马尔可夫随机场 贝叶斯估计

Abstract: A supervised texture image segmentation algorithm based on dual tree complex wavelet transform (DT- CWT)and Markov random field (MRF)model is proposed. The algorithm consists of two steps. First, the complex transform coefficients are statistically modell

Key words: Dual tree complex wavelet transform, Texture image segmentation, Markov random field, Bayesian estimation

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