基于小波域馬爾科夫模型的監督圖像分割方法研究

2011年

應用技術

成熟應用階段

成果簡介

　　分析和理解影像數據，按照實際的應用目的識別影像上的目標，并進一步提取有關的內在信息，是未來影像處理技術發展的一個重要任務。而這些處理往往必須建立在正確的影像分割的基礎之上。很多影像都包含著豐富的紋理信息，準確地表示紋理對于影像分割至關重要。基于MRF模型的方法是紋理建模的基本方法，也適合于影像的紋理建模。它可以方便地集成在Bayesian分類框架下進行影像分割。
　　本課題圍繞如何...

相關成果

1. 基于小波域隱馬爾科夫樹模型的圖像分割方法
2. 基于第二代Bandelet域隱馬爾科夫樹模型的圖像分割方法
3. 基于特征選擇和隱馬爾科夫模型的圖像分割方法
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5. 基于克隆選擇的無監督圖像分割方法
6. 基于復小波提取標記的分水嶺SAR圖像分割方法
7. 基于圖像目標區域的小波域數字水印方法
8. 基于圖像分割和二維小波變換的虹膜識別方法
9. 基于小波域的加權分數階微分圖像數字水印方法
10. 基于多目標免疫聚類集成的無監督圖像分割方法
12. 基于隱馬爾科夫樹模型的SAR圖像去噪方法
13. 基于NSCT特征提取和監督分類的視網膜圖像分割方法
14. 基于復小波紋理區域合并的改進分水嶺SAR圖像分割方法
15. 基于高斯混合模型的圖像分割算法研究
16. 基于形態Haar小波紋理梯度提取的分水嶺紋理圖像分割方法
17. 基于改進Directionlet域的廣義高斯模型圖像去噪方法
18. 基于小波分析算子的行為檢測模型研究
19. 基于小波域運動估計的監控視頻圖像運動分析及應用
20. 基于小波有限元模型的轉子橫向裂紋預示方法

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基于小波域馬爾科夫模型的監督圖像分割方法研究

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