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一种改进的MBNN图像分割算法

An Improved MBNN for Image Segmentation
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摘要 提出了一种改进的基于模型的神经网络(MBNN,model-based neural network)图像分割算法.采用马尔科夫随机场(MRF,Markov randomfield)对图像建模,将该模型融入MBNN,应用改进的最大期望值(EM,expectationmaximization)算法估计网络中MRF参数,采用预指定类别数技术减少网络计算量,最终实现图像分割.实验结果表明,该算法能够有机地将先验知识和图像局部统计相关性结合起来,从而有效地完成图像分割.
作者 蔡念 杨杰 胡匡祜 熊海涛
机构地区 上海交通大学 中国科学院
出处 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第z1期55-57,61,共4页 Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications
基金 中国博士后科学基金项目(2005037503)
关键词 基于模型的神经网络 图像分割 马尔科夫随机场 最大期望值算法
分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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参考文献9

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北京邮电大学学报
2005年 第z1期

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