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基于Contourlet域HMT模型的多尺度图像分割
被引量：
22
1
作者
沙宇恒
丛琳
+1 位作者
孙强
焦李成
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期472-476,共5页
基于Contourlet系数分布统计特性,结合隐马尔可夫树(HMT)模型和贝叶斯准则提出一种新的图像分割算法.为了更有效保持Contourlet域不同尺度间的信息,提出一种新的加权邻域背景模型,给出了基于高斯混合模型的象素级分割算法和基于新的背...
基于Contourlet系数分布统计特性,结合隐马尔可夫树(HMT)模型和贝叶斯准则提出一种新的图像分割算法.为了更有效保持Contourlet域不同尺度间的信息,提出一种新的加权邻域背景模型,给出了基于高斯混合模型的象素级分割算法和基于新的背景模型的多尺度融合算法.分别选择合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域HMTseg方法进行比较以说明算法的有效性.对合成纹理图像给出错分概率作为评价参数.实验结果表明本文方法不但在边缘信息和方向信息保持上有明显改进,而且错分概率明显降低,对真实图像得到了理想的分割效果.
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关键词
图像分割
轮廓波
隐马尔可夫树模型
图像多尺度几何分析
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职称材料
题名
基于Contourlet域HMT模型的多尺度图像分割
被引量：
22
1
作者
沙宇恒
丛琳
孙强
焦李成
机构
西安电子科技大学信息处理研究所和雷达信号处理国家重点实验室
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期472-476,共5页
基金
国家自然科学基金(60133010)
国家"863"计划基金(2002AA135080)
"973"计划(2001CB309403)资助项目
文摘
基于Contourlet系数分布统计特性,结合隐马尔可夫树(HMT)模型和贝叶斯准则提出一种新的图像分割算法.为了更有效保持Contourlet域不同尺度间的信息,提出一种新的加权邻域背景模型,给出了基于高斯混合模型的象素级分割算法和基于新的背景模型的多尺度融合算法.分别选择合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域HMTseg方法进行比较以说明算法的有效性.对合成纹理图像给出错分概率作为评价参数.实验结果表明本文方法不但在边缘信息和方向信息保持上有明显改进,而且错分概率明显降低,对真实图像得到了理想的分割效果.
关键词
图像分割
轮廓波
隐马尔可夫树模型
图像多尺度几何分析
Keywords
image segmentation
contourlet
hidden Markov tree model
image multiscale geometric analysis
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于Contourlet域HMT模型的多尺度图像分割
沙宇恒
丛琳
孙强
焦李成
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
22
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