基于小波域多状态隐马尔科夫模型的图像分割方法研究

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发表于 2022-9-23 09:28:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
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雅宝题库答案
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雅宝题库解析:
图像分割作为图像处理到图像分析过程中的一个关键步骤,在图像工程中占有重要的地位,多年来,一直是图像技术中的研究热点。纹理是图像中一个重要而又难以描述的特征,因此纹理分析研究是图像配准,图像融合,目标探测,目标识别等的基础性研究工作。图像具有多分辨率特性,大自然图像的内容是千变万化的,不可能存在一个理想分辨率对所有图像都适合,因此引出了图像的多分辨率表示方法,它提供了一种简单的解释图像信息的分层理论框架。论文紧密结合图像的多分辨率特性,研究了小波域隐马尔科夫树模型的建模机理,参数估计及基于该模型的图像分割等题目。基于图像的多分辨率特性,论文阐述了小波域隐马尔科夫树(Hidden Markov Tree Model,HMT)模型的建模机理,定义了有效拟合单个小波系数的高斯混合模型,在小波变换和隐马尔科夫模型基本理论的基础上,将小波变换和隐马尔科夫模型相结合,建立了小波域隐马尔科夫树模型,全面分析了该模型的建模原理、模型参数构成及模型的典型题目。期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法在处理不完全数据参数估计方面起着重要的作用,被广泛应用于HMT模型的参数估计中。但是EM算法收敛速度慢的缺点妨碍了EM算法的应用,因此论文提出了一种有效减少EM算法的迭代次数,加快收敛速度的算法,即采用基于独立混合模型的EM算法对小波域隐马尔科夫树模型进行参数估计,全面阐述了采用独立混合模型进行参数初始化的实现方法。EM算法的优劣直接影响图像参数估计的准确性,在得到准确的图像参数的基础上,采用有效的分割算法实现图像的准确分割也是非常重要的,针对此点,论文详细论述了多状态HMT初分割算法及基于小波变换的多尺度融合算法,利用多个尺度间对应纹理信息的相似性来实现融合,在此基础上,论文对不同状态HMT纹理图像分割结果分别从主观视觉效果,客观评价,计算复杂度,程序运行时间四个方面进行探讨性分析。以图像的多分辨率特性和小波理论为基础,建立小波域隐马尔科夫树模型,实现对纹理图像的有效分割,通过计算机仿真验证算法的有效性和可行性,并从多个方面对不同状态下的分割结果进行详细的探讨性分析。





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