基于特征选择和隐马尔科夫模型的图像分割方法

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发明专利(1)
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无效专利(1)
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基于特征选择和隐马尔科夫模型的图像分割方法

发明专利无效专利
  • 申请号:CN200810150087.5
  • 申请人:西安电子科技大学
  • 申请日:2008-06-20
  • 主分类号:G06K9/62
  • 公开(公告)日:2008-12-24
  • 公开/公告号:CN101329736
申请同类专利

摘要:本发明公开了一种基于特征选择和隐马尔科夫模型的图像分割方法。其过程为:提取待分割图像纹理对应的图像块,提取其对应的训练特征集;求其模型参数θjc;分别求出待分割图像在多尺度分解对应的各尺度上数据块对应的似然值和待分割图像像素点对应的似然值,并将该两者组合,得到最终融合所需的似然值likelihoodkc;求出各尺度上的初分割结果;先后采用context-2和context-6进行图像多尺度后融合分割;取尺度0上的结果作为最终分割结果;本发明目的在于解决传统的基于隐马尔科夫模型的图像分割方法中对于图像信息的利用不够充分以及后融合时指导图像分割的背景不能够充分保留细尺度上边缘信息的缺点,可用于合成孔径雷达SAR图像、遥感图像、自然纹理图像的分割。

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