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应用标签域的贝叶斯网络图像分割算法
被引量:
1
1
作者
李鹏
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第9期3184-3189,共6页
通过把概率等级的融合模型和马尔可夫随机场MRF应用于聚类分析模型上来实现图像分割方法,该方法能够更加准确地进行图像分割过程,并最终获得相关融合模型。结合先验概率分布,这种基于能量的Gibbs模型允许指定参数,最大概率等级估计与简...
通过把概率等级的融合模型和马尔可夫随机场MRF应用于聚类分析模型上来实现图像分割方法,该方法能够更加准确地进行图像分割过程,并最终获得相关融合模型。结合先验概率分布,这种基于能量的Gibbs模型允许指定参数,最大概率等级估计与简单快捷的估计方法进行融合得到分割结果。将此融合框架成功应用在Berkeley图像标准数据库,相关实验结果表明了该方法有效的视觉评价和定量的性能指标,执行结果相比现有分割方法更为突出。
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关键词
贝叶斯模型
Berkeley图像标准数据库
标签域融合
MRF模型
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职称材料
题名
应用标签域的贝叶斯网络图像分割算法
被引量:
1
1
作者
李鹏
机构
长江大学计算机科学学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第9期3184-3189,共6页
基金
湖北省教育厅优秀中青年基金项目(Q20111311)
文摘
通过把概率等级的融合模型和马尔可夫随机场MRF应用于聚类分析模型上来实现图像分割方法,该方法能够更加准确地进行图像分割过程,并最终获得相关融合模型。结合先验概率分布,这种基于能量的Gibbs模型允许指定参数,最大概率等级估计与简单快捷的估计方法进行融合得到分割结果。将此融合框架成功应用在Berkeley图像标准数据库,相关实验结果表明了该方法有效的视觉评价和定量的性能指标,执行结果相比现有分割方法更为突出。
关键词
贝叶斯模型
Berkeley图像标准数据库
标签域融合
MRF模型
Keywords
Bayesian model~ Berkeley image standard database~ label domain fusion~ MRF model
分类号
TP391.413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用标签域的贝叶斯网络图像分割算法
李鹏
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013
1
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