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多尺度吉布斯模型的改进

Improvement of MLL model
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摘要 本文分析了广泛用于描述图像纹理的MLL(multi-levellogistic)吉布斯(Gibbs)模型,并就其局限性进行了改进,实验结果证明改进后的模型能够更有效地描述自然纹理。 The MLL(multi-level logistic)model, which is used to describe image textures is analyzed in this paper. An improved model is also presented. The experimental result verified that the improved model can more effectively describe a variety of textures.
作者 田琛 袁运能
出处 《电子测量技术》 2006年第4期21-21,35,共2页 Electronic Measurement Technology
关键词 信息提取 吉布斯(Gibbs)随机场 MLL模型 information abstraction Gibbs--Markov random field MLL model
  • 相关文献

参考文献2

  • 1H.Derin,H.Elliott.Modeling and segmentation of noisy and textured images using Gibbs random fields[J].IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence,1987,9(1):39-55.
  • 2G.R.Cross,A.K.Jain.Markov random field texture models[J].IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence,1983,5(1):25-39.

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