光子学报
光子學報
광자학보
ACTA PHOTONICA SINICA
2010年
7期
1289-1296
,共8页
图像融合%Markov 随机场%EM 算法%各类各向异性%分布式融合%集中式融合
圖像融閤%Markov 隨機場%EM 算法%各類各嚮異性%分佈式融閤%集中式融閤
도상융합%Markov 수궤장%EM 산법%각류각향이성%분포식융합%집중식융합
为提高目标识别率,在目标图像融合过程中引入Markov随机场建立类别的先验分布模型,针对模型中参量β的选取问题,提出了基于各类各向异性的期望最大化-最大后验概率-多层次马尔可夫随机场集中式与分布式两种图像融合算法.实验证明,两种融合算法都既可以提高分类准确度,又能够增大抗噪能力,且二者又有不同的特色,可以根据实际要求(如,运算速度、分类准确度、计算负荷等)进行应用选择,用以提高对特定目标进行自动检测与识别的准确性.
為提高目標識彆率,在目標圖像融閤過程中引入Markov隨機場建立類彆的先驗分佈模型,針對模型中參量β的選取問題,提齣瞭基于各類各嚮異性的期望最大化-最大後驗概率-多層次馬爾可伕隨機場集中式與分佈式兩種圖像融閤算法.實驗證明,兩種融閤算法都既可以提高分類準確度,又能夠增大抗譟能力,且二者又有不同的特色,可以根據實際要求(如,運算速度、分類準確度、計算負荷等)進行應用選擇,用以提高對特定目標進行自動檢測與識彆的準確性.
위제고목표식별솔,재목표도상융합과정중인입Markov수궤장건립유별적선험분포모형,침대모형중삼량β적선취문제,제출료기우각류각향이성적기망최대화-최대후험개솔-다층차마이가부수궤장집중식여분포식량충도상융합산법.실험증명,량충융합산법도기가이제고분류준학도,우능구증대항조능력,차이자우유불동적특색,가이근거실제요구(여,운산속도、분류준학도、계산부하등)진행응용선택,용이제고대특정목표진행자동검측여식별적준학성.
