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一种基于马尔科夫随机场的脑MR图像分割改进算法
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作者 王国良 任允帅 王阳 《辽宁石油化工大学学报》 CAS 2023年第1期89-96,共8页
高斯混合模型(GMM)易受噪声影响,马尔科夫随机场(MRF)模型能够很好地刻画空间特性。两者结合适用于对含有噪声的图片进行分割,但MRF模型用于图像分割时,容易出现过分割现象。针对这个问题,提出一种自适应权值系数的图像分割改进算法,从... 高斯混合模型(GMM)易受噪声影响,马尔科夫随机场(MRF)模型能够很好地刻画空间特性。两者结合适用于对含有噪声的图片进行分割,但MRF模型用于图像分割时,容易出现过分割现象。针对这个问题,提出一种自适应权值系数的图像分割改进算法,从核磁共振成像(MRI)中较好地分割出脑脊液、灰质和白质组织。首先,使用K‐means算法得到初始分割结果,通过期望最大化算法(EM)估计GMM参数,进而得到图像像素灰度的联合概率能量函数。然后,利用MRF邻域系统中心像素与邻域像素的灰度值、后验概率和欧式距离得到自适应的权值系数,使用MRF模型得到先验概率能量函数。最后,借助贝叶斯准则得到最终图像分割结果。实验结果表明,该算法具有较强的自适应性,能够较好地克服噪声对图像分割的影响织。与同类算法相比,该算法对含有噪声的脑部MRI图像具有较高的分割精度,可得到较好的图像分割结果。 展开更多
关键词 脑磁共振图像分割 高斯混合模型 马尔科夫随机模型 贝叶斯准则 邻域信息
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高斯马尔科夫随机场数字图像分析处理软件的设计与实现 被引量:2
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作者 王辉 丛榆坤 +1 位作者 陈金阳 王敏 《黑龙江科学》 2020年第2期33-34,37,共3页
针对数字图像高斯马尔科夫随机场统计特征分析计算问题的需求,使用MATLAB语言设计了数字图像高斯马尔科夫随机场纹理特征参数统计分析程序,并给出了软件算法在MATLAB开发平台上程序的源代码。该软件能够在图像处理与模式识别研究领域用... 针对数字图像高斯马尔科夫随机场统计特征分析计算问题的需求,使用MATLAB语言设计了数字图像高斯马尔科夫随机场纹理特征参数统计分析程序,并给出了软件算法在MATLAB开发平台上程序的源代码。该软件能够在图像处理与模式识别研究领域用于获取数字图像的GMRF统计纹理特征参数,程序运行速度快,交互性好,预留了程序批处理接口,能够解决图像高斯—马尔可夫随机场特征统计分析问题。 展开更多
关键词 高斯马尔科夫随机 图像处理技术 纹理特征 软件设计 MATLAB
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基于高斯混合模型和马尔科夫随机场的脑MR图像分割 被引量:8
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作者 杨俊 李娜 +2 位作者 李迟迟 杨泽鹏 周寿军 《解剖学研究》 CAS 2018年第5期425-429,共5页
目的从磁共振噪声图像中分割脑组织(脑脊液、灰质、白质)。方法首先利用K均值分类自动计算三类脑组织的初始灰度分布参数,通过期望最大化算法(Expectation maximization,EM)估计高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)参数。然后按... 目的从磁共振噪声图像中分割脑组织(脑脊液、灰质、白质)。方法首先利用K均值分类自动计算三类脑组织的初始灰度分布参数,通过期望最大化算法(Expectation maximization,EM)估计高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)参数。然后按照空间体素的GMM分类信息改变其相应体素的联合概率的能量函数,控制该能量函数中代表灰度信息的分量,并且自适应地调节图像灰度和空间信息的分配。结果实验结果表明该模型能够有效地分割出脑脊液,灰质和白质,并且对噪声不敏感,能消除灰度不均匀的影响。结论与同类算法相比,本算法对含有噪声污染的脑MR-T1图像分割精度较高,也表现出不错的稳定性,且算法运行时间短。 展开更多
关键词 脑磁共振图像分割 高斯混合模型 马尔科夫随机模型 联合能量函数
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基于图像片马尔科夫随机场的脑MR图像分割算法 被引量:27
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作者 宋艳涛 纪则轩 孙权森 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1754-1763,共10页
传统的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)算法在图像分割中未考虑像素的空间信息,导致其对于噪声十分敏感.马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)模型通过像素类别标记的Gibbs分布先验概率引入了图像的空间信息,能较好地分... 传统的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)算法在图像分割中未考虑像素的空间信息,导致其对于噪声十分敏感.马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)模型通过像素类别标记的Gibbs分布先验概率引入了图像的空间信息,能较好地分割含有噪声的图像,然而MRF模型的分割结果容易出现过平滑现象.为了解决上述缺陷,提出了一种新的基于图像片权重方法的马尔科夫随机场图像分割模型,对邻域内的不同图像片根据相似度赋予不同的权重,使其在克服噪声影响的同时能保持图像细节信息.同时,采用KL距离引入先验概率与后验概率关于熵的惩罚项,并对该惩罚项进行平滑,得到最终的分割结果.实验结果表明,算法具有较强的自适应性,能够有效克服噪声对于分割结果的影响,并获得较高的分割精度. 展开更多
关键词 脑MR图像 图像分割 图像片 高斯混合模型 马尔科夫随机
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基于高斯马尔科夫随机场的区域产量保险定价 被引量:1
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作者 张译元 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第16期34-39,共6页
文章基于农作物产量具有较强的时空分布特征,在产量分布的参数中引入时空固定效应和空间随机效应构建嵌入式时空模型。趋势拟合和分布拟合同时进行,避免了传统两步法中建模误差的叠加;高斯马尔科夫随机场的引入改进了模型的预测效果;对... 文章基于农作物产量具有较强的时空分布特征,在产量分布的参数中引入时空固定效应和空间随机效应构建嵌入式时空模型。趋势拟合和分布拟合同时进行,避免了传统两步法中建模误差的叠加;高斯马尔科夫随机场的引入改进了模型的预测效果;对多个地区的产量分布同步进行拟合,增大了样本量,参数估计更稳健。对一组实际数据的分析结果表明,基于逻辑斯特分布的嵌入式时空模型预测能力最强,能够有效提高农作物区域产量保险定价的准确性。 展开更多
关键词 区域产量保险 逻辑斯特分布 高斯马尔科夫随机 时空模型
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基于类自适应高斯-马尔可夫随机场模型和EM算法的MR图像分割 被引量:15
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作者 王文辉 冯前进 +1 位作者 刘磊 陈武凡 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2008年第3期488-493,共6页
高斯-马尔可夫随机场模型既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的模型,然而,Gibbs惩罚因子β的确定却一直是个难点,为获得好的分割效果,通常用多个β值... 高斯-马尔可夫随机场模型既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的模型,然而,Gibbs惩罚因子β的确定却一直是个难点,为获得好的分割效果,通常用多个β值人工尝试。本文针对此问题,提出了一种新的、简单的、类自适应的惩罚因子β,其利用后验概率来自动计算,并具有各类各向异性。再将模型利用EM-MAP算法来迭代求解。最后,将该算法应用于MR图像的分割,实验结果表明,该算法能自适应地、有效地分割噪声图像,并具有较高的正确分类率和类正确分类率。 展开更多
关键词 高斯-马尔可夫随机 类自适应 惩罚因子 EM—MAP 图像分割
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基于小波和高斯-马尔可夫随机场的纹理分割 被引量:6
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作者 张利 计时鸣 沈建冰 《计算机工程与设计》 CSCD 2003年第7期94-96,共3页
为了提高纹理分割的准确性和区域一致性,降低分割的错误率,在文献的基础上,提出了一种基于小波和高斯-马尔可夫随机场(GMRF)的纹理分割方法。该方法首先对图象进行Gabor小波分解,得到一系列分辨率不同的子图象,然后采用基于GMR的K-均值... 为了提高纹理分割的准确性和区域一致性,降低分割的错误率,在文献的基础上,提出了一种基于小波和高斯-马尔可夫随机场(GMRF)的纹理分割方法。该方法首先对图象进行Gabor小波分解,得到一系列分辨率不同的子图象,然后采用基于GMR的K-均值聚类算法从最低分辨率图象进行聚类,一直到最高分辨率为止,这样就得到一个原始图象的初始分割,最后引入特征加权算法,进行后分割,得到最终分割结果,并对仿真结果与文献的算法进行了比较,表明该算法是比较有效的。 展开更多
关键词 图像分割算法 纹理分割 小波分解 高斯-马尔可夫随机模型 图像处理
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基于高斯-马尔可夫随机场的板材表面纹理分析 被引量:5
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作者 王克奇 石岭 +1 位作者 白雪冰 王业琴 《林业科技》 北大核心 2005年第6期46-48,共3页
阐述了高斯-马尔可夫随机场模型的基本原理,并针对板材表面纹理建立了高斯-马尔可夫随机场模型,以利用其对板材表面纹理进行分析;详细的研究了高斯-马尔可夫随机场模型的参数估计过程,在试验数据的基础上,验证了高斯-马尔可夫随机场模... 阐述了高斯-马尔可夫随机场模型的基本原理,并针对板材表面纹理建立了高斯-马尔可夫随机场模型,以利用其对板材表面纹理进行分析;详细的研究了高斯-马尔可夫随机场模型的参数估计过程,在试验数据的基础上,验证了高斯-马尔可夫随机场模型在纹理分析中应用的可行性。 展开更多
关键词 高斯-马尔可夫随机 板材表面纹理 参数估计
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基于高斯-马尔可夫随机场的木材表面缺陷类型识别 被引量:2
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作者 白雪冰 祝贺 +2 位作者 张庭亮 王再尚 张娜 《森林工程》 2013年第6期56-58,共3页
为了识别死节、活节和虫眼三种木材表面缺陷类型,本文采用高斯-马尔可夫随机场模型提取木材表面缺陷图像的纹理参数,结合缺陷区域的矩形度和伸长度两个几何特征,形成14维特征向量。设计三层BP神经网络来识别缺陷的类型。试验表明,三种... 为了识别死节、活节和虫眼三种木材表面缺陷类型,本文采用高斯-马尔可夫随机场模型提取木材表面缺陷图像的纹理参数,结合缺陷区域的矩形度和伸长度两个几何特征,形成14维特征向量。设计三层BP神经网络来识别缺陷的类型。试验表明,三种缺陷的整体识别正确率达到96.67%,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 木材表面缺陷 高斯-马尔可夫随机 BP神经网络
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基于高斯-马尔可夫随机场模型的运动目标自动分割 被引量:3
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作者 仲兴荣 肖圣兵 《苏州大学学报(自然科学版)》 CAS 2003年第3期78-83,共6页
提出了一种基于高斯 马尔可夫随机场(GMRF:GaussianMarkovRandomField)模型的运动目标自动分割算法.该算法采用有限高斯混合模型描述视频序列帧差图像的概率分布.在此基础上建立马尔可夫随机场模型,构造系统相应的能量函数.然后通过Metr... 提出了一种基于高斯 马尔可夫随机场(GMRF:GaussianMarkovRandomField)模型的运动目标自动分割算法.该算法采用有限高斯混合模型描述视频序列帧差图像的概率分布.在此基础上建立马尔可夫随机场模型,构造系统相应的能量函数.然后通过Metroplis优化算法求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标.实验结果证明,该算法对运动目标分割具有很好的分割效果. 展开更多
关键词 图像处理 图像分割 运动目标 自动分割 高斯-马尔可夫随机模型 能量函数
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基于高斯马尔科夫模型的高光谱异常目标检测算法研究 被引量:10
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作者 高昆 刘莹 +2 位作者 王丽静 朱振宇 程灏波 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期2846-2850,共5页
随着光谱成像技术的发展,高光谱异常检测在遥感图像处理中的应用越来越广泛。传统RX异常检测算法忽略影像空间相关性,而且由于没有经过有效数据降维,运算耗费大,对于高光谱数据有效性不高。高光谱影像在空间和光谱上符合高斯-马尔科夫... 随着光谱成像技术的发展,高光谱异常检测在遥感图像处理中的应用越来越广泛。传统RX异常检测算法忽略影像空间相关性,而且由于没有经过有效数据降维,运算耗费大,对于高光谱数据有效性不高。高光谱影像在空间和光谱上符合高斯-马尔科夫模型。通过建立马尔科夫参数能够直接计算协方差矩阵的逆矩阵,避免了高光谱海量数据的庞大计算。提出一种基于三维高斯-马尔科夫随机场模型的改进RX异常检测算法。该方法用高斯-马尔科夫随机场模型模拟高光谱影像数据,用最大似然近似法估计高斯-马尔科夫随机场参数,由高斯-马尔科夫随机场参数直接构造检测算子,并以待检测像元为中心设置局部优化窗口,称为马尔科夫检测窗。取窗口内数据计算均值向量和协方差逆矩阵,得到中心像元的异常度,通过移动窗口进行逐像元检测。应用AVIRIS高光谱数据对传统RX算法、高斯-马尔科夫模型背景假设异常检测算法和该算法进行了仿真实验对比。结果表明,该算法能够有效提高高光谱异常检测效率,降低虚警率。运行时间较传统RX算法提高了45.2%,体现出更好的计算效率。 展开更多
关键词 高斯-马尔科夫随机场模型 异常检测 高光谱图像 RX算法
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基于GMM和超像素马尔科夫随机场的运动目标检测 被引量:2
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作者 王广龙 朱文杰 +1 位作者 高凤岐 田杰 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第6期155-157,160,共4页
针对传统的基于高斯混合模型(GMM)的运动目标检测算法抗噪声性能差、易受动态背景干扰的缺陷,提出一种高斯混合建模与超像素马尔科夫随机场(MRF)相结合的运动目标检测方法。采用GMM对视频图像进行建模,初步标记出前景目标区域;对原始图... 针对传统的基于高斯混合模型(GMM)的运动目标检测算法抗噪声性能差、易受动态背景干扰的缺陷,提出一种高斯混合建模与超像素马尔科夫随机场(MRF)相结合的运动目标检测方法。采用GMM对视频图像进行建模,初步标记出前景目标区域;对原始图像进行超像素分解,并根据GMM提取的前景图像得到概率超像素图像;采用MRF建模对概率超像素图像建模得到最终的运动目标前景图像。通过实验对比分析,表明提出的算法对噪声干扰、动态扰动背景等复杂场景均可以得到优于传统算法的结果。 展开更多
关键词 运动目标检测 高斯混合模型 超像素 马尔科夫随机 图切
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基于贝叶斯推断的地下水流模型非高斯源项场的识别 被引量:1
13
作者 黄千叶 欧娜 宋晓燕 《应用数学进展》 2024年第1期349-359,共11页
地下水模型中非均匀介质的复杂性及观测数据的稀缺性使模型存在不确定性。为了更好地预测模型的输出,需要我们基于有限的观测数据来估计模型中的未知参数,降低不确定性。贝叶斯方法是刻画不完全数据、模型偏差和测量误差带来的不确定性... 地下水模型中非均匀介质的复杂性及观测数据的稀缺性使模型存在不确定性。为了更好地预测模型的输出,需要我们基于有限的观测数据来估计模型中的未知参数,降低不确定性。贝叶斯方法是刻画不完全数据、模型偏差和测量误差带来的不确定性的有效方式,它可以根据现有数据确定参数向量的后验分布。在实际应用中,其主要挑战在于从后验分布中抽样。传统抽样方法随未知参数维数的增加而出现退化现象。本文主要利用最大期望变量选择(EMVS)方法来识别稀疏离散余弦变换(DCT)系数,并对后验分布中的超参数进行自适应更新,以提高问题的求解效率;特别地,利用逆Hessian矩阵来加速朗之万动力学蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC)的收敛速度,使用敏感性矩阵构造的简化模型来有效地计算梯度和Hessian矩阵,高效地解决高维不确定性分析和反演问题。基于地下水源项识别高维反演数值实验,验证了反演方法能够得到可靠的参数估计,为提高地下水模拟在实际应用中的可靠性和计算效率提供了新的思路,对后续的地下水资源管理决策制定具有重要意义。 展开更多
关键词 最大期望变量选择 高斯随机 Langevin蒙特卡洛马尔科夫
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基于高斯—马尔可夫随机场木材纹理特征的研究 被引量:4
14
作者 王晗 白雪冰 王辉 《林业机械与木工设备》 2006年第11期25-27,共3页
将高斯—马尔可夫随机场(GMRF)引入木材纹理的研究,提取了二阶与五阶特征参数,并对二阶特征参数做了详细分析,得出通过θ2可以判断纹理的主方向,而结合θ1、θ2、θ3、θ4能够区分开木材的弦切和径切纹理。将五阶特征参数组成的特征向... 将高斯—马尔可夫随机场(GMRF)引入木材纹理的研究,提取了二阶与五阶特征参数,并对二阶特征参数做了详细分析,得出通过θ2可以判断纹理的主方向,而结合θ1、θ2、θ3、θ4能够区分开木材的弦切和径切纹理。将五阶特征参数组成的特征向量输入给BP神经网络分类器,其分类识别率约为85%,表明了高阶GMRF参数对木材纹理描述的有效性。 展开更多
关键词 木材纹理 高斯-马尔可夫随机 特征提取 神经网络 分类
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基于小波域高斯—马尔可夫随机场的纹理分割
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作者 刘国栋 叶懋冬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第22期39-42,共4页
提出了一种基于小波域高斯—马尔可夫随机场(GMRF)模型的无监督纹理图像分割算法。该算法首先利用纹理的小波特性并结合模糊C—均值聚类方法完成纹理在最小分辨率层的初始分类,接着逐层应用同步进行参数估计和像素标签的近似最大后验分... 提出了一种基于小波域高斯—马尔可夫随机场(GMRF)模型的无监督纹理图像分割算法。该算法首先利用纹理的小波特性并结合模糊C—均值聚类方法完成纹理在最小分辨率层的初始分类,接着逐层应用同步进行参数估计和像素标签的近似最大后验分割算法,得到原始图像的第一次完整分割。为了进一步提高分割效果,对每个像素邻域内的标签作统计,利用最大值原则,从而获得满意的分割结果。实验证明此算法与基于高斯金字塔GMRF模型的算法相比,分割结果有了很大的提高。 展开更多
关键词 小波分解 高斯-马尔可夫随机 无监督 近似最大后验概率
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平面上的强马尔科夫过程 被引量:2
16
作者 杜保建 何朝兵 袁付顺 《湖南师范大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2011年第1期10-13,共4页
对具有*-转移函数的两指标*-马尔科夫过程提出了另一类*-强马尔科夫性的一般定义,给出了一类随机过程是*-强右选马氏过程的充分条件,讨论了各种*-强马氏性之间的关系.
关键词 随机 -马尔科夫 -马尔科夫
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GMRF随机场在纹理特征描述与识别中的应用 被引量:11
17
作者 王业琴 王辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第25期202-204,219,共4页
为了建立描述自然纹理的参数体系,选用木材这种典型自然纹理为研究对象。提取了木材纹理的5阶GMRF参数,为了降低运算量,采用改进的模拟退火算法进行参数的优化与选择,形成了描述木材纹理最优GMRF参数体系,并将其送入分类器进行分类识别... 为了建立描述自然纹理的参数体系,选用木材这种典型自然纹理为研究对象。提取了木材纹理的5阶GMRF参数,为了降低运算量,采用改进的模拟退火算法进行参数的优化与选择,形成了描述木材纹理最优GMRF参数体系,并将其送入分类器进行分类识别。实验结果表明:集成神经网络的总体分类识别率为94.0%,近邻分类器的总体识别率为91.0%,获得了较高的分类识别率。说明用该参数体系对木材纹理进行分类识别是可行的,该参数体系也可用于与木材纹理相近的自然纹理的描述。 展开更多
关键词 自然纹理 木材 高斯-马尔可夫随机 特征提取 分类
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基于高斯过程回归与马尔科夫随机场的三维深度图像重构算法 被引量:12
18
作者 吴倩倩 蔡艳 《应用激光》 CSCD 北大核心 2017年第6期881-887,共7页
由于激光雷达点云数据有无序性、稀疏性和信息量有限的问题,提出了一种能够将点云数据与对应图像进行三维图像重建的算法,该方法首先将点云数据体素化,利用点特征直方图有效地选择深度点进行标记并消除体素中的异常点;针对传统插值方法... 由于激光雷达点云数据有无序性、稀疏性和信息量有限的问题,提出了一种能够将点云数据与对应图像进行三维图像重建的算法,该方法首先将点云数据体素化,利用点特征直方图有效地选择深度点进行标记并消除体素中的异常点;针对传统插值方法估计精度低的缺陷,利用高斯过程回归方法强大的非线性拟合能力和小样本学习能力,提高了内插点估计精度,获得稠密点云;最后利用马尔科夫随机场对图像灰度数据和三维插值点进行融合来构建三维深度图。定性定量仿真实验结果表明,提出的算法大大提升了三维重建的鲁棒性与重构精度,可用于复杂路况中的无人驾驶应用。 展开更多
关键词 三维重建 激光雷达 高斯过程回归 点特征直方图 马尔科夫随机
原文传递
基于高斯先验和马尔科夫随机场约束的非线性叠前地震反演研究及应用 被引量:3
19
作者 肖爽 巴晶 +3 位作者 符力耘 郭强 张琳 雒聪 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2020年第6期2250-2258,共9页
叠前地震反演可以同步反演出纵横波速度和密度等弹性参数信息,在岩性分类和流体识别领域发挥重要作用.但是叠前多参数同步反演是一个不适定问题,难以获得较精确的结果.在反演优化算法方面,线性优化算法易于陷入局部极值,且强烈依赖初始... 叠前地震反演可以同步反演出纵横波速度和密度等弹性参数信息,在岩性分类和流体识别领域发挥重要作用.但是叠前多参数同步反演是一个不适定问题,难以获得较精确的结果.在反演优化算法方面,线性优化算法易于陷入局部极值,且强烈依赖初始模型,非线性优化算法可以避免这些问题.常规模拟退火算法在多参数同步反演过程中稳定性较差,难以获得理想的多参数结果.本文基于纵向高斯先验约束和横向马尔科夫随机场约束建立反演目标函数,能有效降低反演的不适定性和噪声的干扰.此外,提出基于多变量高斯分布的快速模拟退火算法,提高多参数同步反演的稳定性.最后,通过合成数据和工区数据测试,结果显示三参数反演剖面具有较好的横向连续性,反演结果与测井数据较吻合,表明本反演方法具有较高的分辨率和稳定性,具有一定的实际应用价值. 展开更多
关键词 高斯先验约束 马尔科夫随机约束 模拟退火 叠前三参数同步反演
原文传递
基于模拟回火退火的DT-MR图像平滑和估计 被引量:1
20
作者 张相芬 张洪梅 田蔚风 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期654-657,共4页
在采用高斯-马尔可夫随机场(GMRF)对扩散张量磁共振成像(DT-MRI)的原始图像进行平滑和估计时,要根据Bayes准则对图像灰度进行最大后验(MAP)估计.为了避免陷入局部最小的“陷阱”和减小计算量,MAP估计采用了模拟回火退火方法(STA).通过... 在采用高斯-马尔可夫随机场(GMRF)对扩散张量磁共振成像(DT-MRI)的原始图像进行平滑和估计时,要根据Bayes准则对图像灰度进行最大后验(MAP)估计.为了避免陷入局部最小的“陷阱”和减小计算量,MAP估计采用了模拟回火退火方法(STA).通过对未加权图像和不同梯度脉冲下的加权图像(共7幅)同时进行平滑和估计.结果表明,基于STA对图像进行平滑和估计能够大大减少噪声影响,从而在图像信噪比很低的情况下仍能保证张量场完全正定.把本方法的实验结果与传统模拟退火(SA)方法的结果进行比较,表明基于STA的方法能够更加有效地消除噪声影响,减小计算量. 展开更多
关键词 扩散张量成像 高斯-马尔可夫随机 平滑 模拟回火退火 最大后验
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