CAJ | 학술논문

针对图像分割中的过分割问题,提出了一种基于图像混合高斯-隐Markov树(Mixture Gaussian-hidden markov tree,MG-HMT)模型的正交有限脊波分析的图像分割算法.正交有限脊波变换处理信息时具有检测信号线奇异的能力,在图像分割中为准确定位信息的边缘、轮廓提供了有力的支持.其次,对图像的小波系数建立了混合高斯-隐Markov树(MG-HMT)模型来描述其在不同尺度子带间的相关性,并利用小波系数自身的传递性和同层小波系数相关性进行补偿处理.仿真结果表明,采用本文算法实现的图像分割,有效地检测出图像信息的线奇异,从而减小了由于干扰在梯度图中造成虚假的局部极值而产生的过分割现象,准确地定位了图像的区域信息.
침대도상분할중적과분할문제,제출료일충기우도상혼합고사-은Markov수(Mixture Gaussian-hidden markov tree,MG-HMT)모형적정교유한척파분석적도상분할산법.정교유한척파변환처리신식시구유검측신호선기이적능력,재도상분할중위준학정위신식적변연、륜곽제공료유력적지지.기차,대도상적소파계수건립료혼합고사-은Markov수(MG-HMT)모형래묘술기재불동척도자대간적상관성,병이용소파계수자신적전체성화동층소파계수상관성진행보상처리.방진결과표명,채용본문산법실현적도상분할,유효지검측출도상신식적선기이,종이감소료유우간우재제도도중조성허가적국부겁치이산생적과분할현상,준학지정위료도상적구역신식.