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提出基于自适应权重马尔科夫场的无监督分割模型。利用HSV空间上的彩色信息和Gabor纹理特征组成MRF数据特征分量,通过马尔科夫最大后验概率框架和能量函数最小化算法将像素分类获得分割结果。在自然纹理与合成纹理上的实验证明了此算法的有效性并探讨了4种能量最小化方法的质量。
基于自适应权重马尔科夫场的彩色纹理分割
【摘 要】
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提出基于自适应权重马尔科夫场的无监督分割模型。利用HSV空间上的彩色信息和Gabor纹理特征组成MRF数据特征分量,通过马尔科夫最大后验概率框架和能量函数最小化算法将像素分
【机 构】
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浙江海事局,黄河科技学院
【出 处】
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信息技术
【发表日期】
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2010年4期
【基金项目】
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国家863项目(2007AA01Z319)
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