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基于高斯-马尔可夫随机场和神经网络的无监督纹理分割
Unsupervised texture segmentation based on Gauss\|Markov random field and neural network作者机构：上海交通大学图像处理与模式识别研究所!上海200030
出 版 物：《红外与激光工程》 (Infrared and Laser Engineering)
年 卷 期：2000年第29卷第2期
页 面：5-8页
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
主 题：无监督纹理分割 高斯-马尔可夫随机场 神经网络
摘 要：提出一种基于高斯 -马尔可夫随机场 (GMRF)和神经网络的无监督纹理分割方法 ,方法分为两步 :第一步先将图像分为不重叠的小块 ,在小块中计算GMRF参数 ,并将此参数和该块的均值、方差作为该块的特征向量 ,然后进行聚类 ,得到原图像的一个初始分割和图像中所包含的类别数 ;第二步构造一个决定性松弛的神经网络 ,将第一步得到的结果作为初始输入 ,经过神经网络计算 ,得到一个精确的分割结果。实验证明 :该方法是一种有效的纹理分割方法。
