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小波域多尺度ARMA模型的纹理分割方法
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作者 孟帆 叶正麟 潘璐璐 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第29期45-47,共3页
纹理特征的提取是纹理分割的关键。在小波域内,对图像建立多尺度自回归滑动平均(MultiscaleAutoregressiveMovingAverage,简称MARMA)模型,并用小生境遗传算法对MARMA模型进行参数估计,将估计出的参数向量作为纹理分割的特征标准。不同... 纹理特征的提取是纹理分割的关键。在小波域内,对图像建立多尺度自回归滑动平均(MultiscaleAutoregressiveMovingAverage,简称MARMA)模型,并用小生境遗传算法对MARMA模型进行参数估计,将估计出的参数向量作为纹理分割的特征标准。不同纹理图像的MARMA模型的参数向量具有较好的可分性,这就保证了最终纹理分割的质量。 展开更多
关键词 小波变换 多尺度自回归滑动平均模型 小生境遗传算法 纹理分割
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