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ICM算法在基于MRF模型的图像运动检测中的应用 被引量:1
1
作者 尤扬 徐盛 胡剑凌 《电视技术》 北大核心 2005年第z1期57-58,65,共3页
解决MRF模型的后验分布函数最大化问题的常用方法是条件迭代模式算法(ICM),简要介绍MRF模型的建立,进一步阐述了ICM算法的原理及其应用并给出实验结果,在此基础上对该算法作了改进。
关键词 icm算法 MRF模型 最大后验概率分布 运动检测
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ICM算法在基于模糊最大熵原则的多阈值选择中的应用 被引量:1
2
作者 罗希平 田捷 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期90-94,共5页
最大熵原则是图像处理中阈值选择的最重要的方法之一,吸引了很多研究者的注意力.H.D.Cheng等人将模糊性引入最大熵原则,提出了模糊最大熵的概念。本文对他们提出的这种模糊最大熵原则做了修正,提出了我们自己的模糊最大嫡公式,并针对多... 最大熵原则是图像处理中阈值选择的最重要的方法之一,吸引了很多研究者的注意力.H.D.Cheng等人将模糊性引入最大熵原则,提出了模糊最大熵的概念。本文对他们提出的这种模糊最大熵原则做了修正,提出了我们自己的模糊最大嫡公式,并针对多阈值选择中计算量太大的问题,提出了解决这一问题的ICM算法。通过实验比较了我们的算法与模拟退火算法,充分显示了ICM算法的有效性。 展开更多
关键词 icm算法 模糊最大熵原则 多阈值选择 图像处理 微机
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一种图像空间下的ICM聚类方法 被引量:2
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作者 谢昭 谢年群 姚婷婷 《电路与系统学报》 北大核心 2013年第2期277-283,290,共8页
针对图像聚类问题,提出了一种基于图像空间关系的聚类方法,采用场模型描述图像之间的空间关系,利用K-近邻思想构建图像邻域系统,聚类过程中无需手动标记特征表示的图像类别信息,只需要给定初始类别数,通过条件迭代算法(ICM)对图像进行... 针对图像聚类问题,提出了一种基于图像空间关系的聚类方法,采用场模型描述图像之间的空间关系,利用K-近邻思想构建图像邻域系统,聚类过程中无需手动标记特征表示的图像类别信息,只需要给定初始类别数,通过条件迭代算法(ICM)对图像进行聚类。该文通过实验分析了图像样本大小、图像特征维数、图像特征类型、初始类别标签对聚类结果的影响,通过与多种经典聚类算法进行对比,实验结果充分验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 图像聚类 MRF模型 icm算法 K-近邻邻域系统
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基于MRF场的SAR图像分割方法 被引量:15
4
作者 张翠 郦苏丹 王正志 《遥感技术与应用》 CSCD 2001年第1期66-68,共3页
提出了一种基于 MRF(Markov Random field)模型的 SAR(Synthetic Aperture Radar)图像分割算法。本算法利用 ICM(Iterative Conditional Mode)局部优化方法 ,获得 MAP(maximum aposteriori)准则下的图像分割结果 ,并引入了剔除外层数据... 提出了一种基于 MRF(Markov Random field)模型的 SAR(Synthetic Aperture Radar)图像分割算法。本算法利用 ICM(Iterative Conditional Mode)局部优化方法 ,获得 MAP(maximum aposteriori)准则下的图像分割结果 ,并引入了剔除外层数据的机制。用 MSTAR(Moving and Sta-tionary Target Acquisition and Recognition)数据进行实验 ,结果表明 ,算法能有效减少斑点噪声的影响 ,将图像分割为目标、阴影、背景三部分 ,实验结果是令人满意的。 展开更多
关键词 SAR 图像分割 MRF模型 icm算法 外层数据 合成孔径雷达
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SAR图像目标分割与方位角估计 被引量:3
5
作者 张翠 郦苏丹 王正志 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期74-78,共5页
图像分割和目标方位角估计是进行SAR (SyntheticApertureRadar)图像自动目标识别的重要步骤。文章提出了一种基于MRF (MarkovRandomfield)模型的SAR图像分割算法 ,利用ICM (IterativeConditionalMode)局部优化方法 ,获得MAP (maximumapo... 图像分割和目标方位角估计是进行SAR (SyntheticApertureRadar)图像自动目标识别的重要步骤。文章提出了一种基于MRF (MarkovRandomfield)模型的SAR图像分割算法 ,利用ICM (IterativeConditionalMode)局部优化方法 ,获得MAP (maximumaposteriori)准则下的图像分割结果 ,将图像分割为目标、阴影、背景三部分。然后确定目标离雷达最近的点 ,从而得到目标的主导边界 ,并估计出目标的方位角。用MSTAR (MovingandStationaryTargetAcquisitionandRecognition)数据进行实验 ,估计方位角的准确性与现有算法的结果相比 。 展开更多
关键词 SAR icm算法 目标方位角 主导边界 合成孔径雷达 图像分割 图像识别 估计方法
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心脏核磁共振图像标记线的Bayesian跟踪方法
6
作者 汤敏 王元全 +1 位作者 王平安 夏德深 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期1740-1745,共6页
标记线跟踪是对心脏进行三维运动重建的前提,提出了基于Bayesian方法的标记线跟踪算法·算法在使用活动网格模型进行跟踪的基础上,通过预测网格节点的位置建立Markov随机场(MRF)模型,并使用EM算法将节点按是否在心室内加以分类·... 标记线跟踪是对心脏进行三维运动重建的前提,提出了基于Bayesian方法的标记线跟踪算法·算法在使用活动网格模型进行跟踪的基础上,通过预测网格节点的位置建立Markov随机场(MRF)模型,并使用EM算法将节点按是否在心室内加以分类·根据不同类别的网格节点在跟踪过程中所应起到的作用,设计不同的先验分布及似然函数,使用迭代条件模式(ICM)最大后验概率(MAP)求解网格结点坐标·对多序列心脏收缩期核磁共振图像的实验表明,算法能较准确地对网格节点进行分类,从而能在未给定心脏的内外轮廓的情况下准确地跟踪标记线;并且由于考虑到了网格模型的Markov性质,在跟踪过程中保持了网格的拓扑形状· 展开更多
关键词 MARKOV随机场 网格模型 光流场平滑性准则 EM算法 icm算法 核磁共振图像 运动跟踪
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基于Markov随机场的运动目标快速分割
7
作者 陈文楷 张利洲 +2 位作者 张青竹 曾涛 崔刚 《微计算机应用》 2007年第7期673-677,共5页
提出了一种基于MRF模型自适应运动目标图像分割方法,该法采用高斯混合模型描述视频序列的差分图像,用模拟退火快速EM算法对高斯分布的参数进行估计,在此基础上建立MRF模型,利用此模型构建能量函数,ICM算法把图像用一个能量函数取到最小... 提出了一种基于MRF模型自适应运动目标图像分割方法,该法采用高斯混合模型描述视频序列的差分图像,用模拟退火快速EM算法对高斯分布的参数进行估计,在此基础上建立MRF模型,利用此模型构建能量函数,ICM算法把图像用一个能量函数取到最小值的组态来表示。 展开更多
关键词 运动目标图像分割 模拟退火快速EM算法 马尔可夫随机场 icm算法
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3种基于MRF的分割方法在遥感影像分割中的应用
8
作者 郭慧敏 王颖杰 詹玲超 《现代计算机》 2008年第1期44-47,共4页
对ICM、RL和HCF等3种基于MRF的图像Excel分割算法,在遥感图像领域的分割应用进行了理论和实验的研究分析,并且提出了改进后的HCF算法,可以实现对遥感图像Excel的快速分割并且得到较好的分割效果。通过实验,给出了它们的各自的性能特点... 对ICM、RL和HCF等3种基于MRF的图像Excel分割算法,在遥感图像领域的分割应用进行了理论和实验的研究分析,并且提出了改进后的HCF算法,可以实现对遥感图像Excel的快速分割并且得到较好的分割效果。通过实验,给出了它们的各自的性能特点和适用范围,对这3个算法的图像Excel分割性能和优缺点进行了比较。 展开更多
关键词 MARKOV随机场 图像Excel分割 icm算法 RL算法 HCF算法
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模糊马尔可夫随机场理论在阴影检测中的应用 被引量:4
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作者 柏柯嘉 刘伟铭 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2010年第3期409-416,共8页
阴影的检测是目标检测、目标跟踪、视频监控等领域的一个关键问题。提出了一种基于模糊马尔可夫随机场的阴影检测算法。该算法把阴影检测问题看做是一个求最优化的像素点分类问题。对于输入的视频,提取背景图像,找出阴影和前景目标物体... 阴影的检测是目标检测、目标跟踪、视频监控等领域的一个关键问题。提出了一种基于模糊马尔可夫随机场的阴影检测算法。该算法把阴影检测问题看做是一个求最优化的像素点分类问题。对于输入的视频,提取背景图像,找出阴影和前景目标物体区域。通过计算阴影概率分布,前景概率分布,隶属度函数,建立模糊马尔可夫随机场。应用贝叶斯准则,最大后验(MAP)估计和条件迭代模式(ICM)算法,寻找最优化的模糊马尔可夫随机场,并利用最大隶属度原则消除模糊性,得到阴影检测的结果。实验证明,文中算法具有较好的阴影检测率和目标检测率。 展开更多
关键词 阴影检测 模糊马尔可夫随机场 贝叶斯准则 最大后验估计 条件迭代模式(icm)算法
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Moving Objects Detection Using Intersecting Cortical Model in Enhanced Fish-eye Image
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作者 WU Jian-hui YANG Kun-tao +1 位作者 DU Jian-rong ZHANG Nan-yang-sheng 《Semiconductor Photonics and Technology》 CAS 2009年第2期105-110,129,共7页
A new method of the moving objects detection using the enhanced fish-eye lens and the intersecting cortical model(ICM) algorithm is proposed. The improved fish-eye lens is designed through controlling the entrance pup... A new method of the moving objects detection using the enhanced fish-eye lens and the intersecting cortical model(ICM) algorithm is proposed. The improved fish-eye lens is designed through controlling the entrance pupils of the lens. This lens has an ultra field of view about 183 degrees,and can image an ellipse picture on the 4∶3 rectangular CCD surface,which increases the CCD utilization and the image resolution. The ICM is a model based on pulse coupled neural network(PCNN) which is especially designed for image processing. It is derived from several visual cortex models and is basically the intersection of these models. The theoretical foundation of the ICM is given. An improved ICM algorithm in which some parameters are modified is used to detect moving objects specially. The experiment indicated that moving objects can be detected reliably and efficiently using ICM algorithm from the elliptical fish-eye image. It can be used in the field of traffic monitoring and other security domains. 展开更多
关键词 图像分辨率 鱼眼透镜 检测模型 移动物体 皮质 icm算法 脉冲耦合神经网络 相交
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