计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2009年
12期
63-65,70
,共4页
纹理特征%环形邻域%马尔可夫模型%图像分类
紋理特徵%環形鄰域%馬爾可伕模型%圖像分類
문리특정%배형린역%마이가부모형%도상분류
提出了一种基于环形马尔可夫模型的纹理图像分类方法.利用环形邻域构建马尔可夫模型,在模型参数求解过程中,为了避免矩阵奇异,设计了模型参数分步求解算法.基于环形马尔可夫模型提取纹理特征,然后基于动态邻域Tabu搜索算法进行特征选择,得到最优的纹理特征子集,输入到最大似然法分类器中实现图像的分类.实验结果证明,与传统的栅格马尔可夫模型相比,环形马尔可夫模型能够更好地描述纹理图像像元之间的空间相关性信息,大大提高了纹理图像分类精度.
提齣瞭一種基于環形馬爾可伕模型的紋理圖像分類方法.利用環形鄰域構建馬爾可伕模型,在模型參數求解過程中,為瞭避免矩陣奇異,設計瞭模型參數分步求解算法.基于環形馬爾可伕模型提取紋理特徵,然後基于動態鄰域Tabu搜索算法進行特徵選擇,得到最優的紋理特徵子集,輸入到最大似然法分類器中實現圖像的分類.實驗結果證明,與傳統的柵格馬爾可伕模型相比,環形馬爾可伕模型能夠更好地描述紋理圖像像元之間的空間相關性信息,大大提高瞭紋理圖像分類精度.
제출료일충기우배형마이가부모형적문리도상분류방법.이용배형린역구건마이가부모형,재모형삼수구해과정중,위료피면구진기이,설계료모형삼수분보구해산법.기우배형마이가부모형제취문리특정,연후기우동태린역Tabu수색산법진행특정선택,득도최우적문리특정자집,수입도최대사연법분류기중실현도상적분류.실험결과증명,여전통적책격마이가부모형상비,배형마이가부모형능구경호지묘술문리도상상원지간적공간상관성신식,대대제고료문리도상분류정도.
