基于动态金字塔标记随机场模型的非监督纹理分割算法  

Unsupervised Texture Segmentation Based on Dynamic Pyramid Label Random Field Modeling

作　　者：张元林[1] 郑南宁[1] 权炜[1] 

机构地区：[1]西安交通大学人工智能与机器人研究所,陕西西安710043

出　　处：《小型微型计算机系统》2005年第3期321-325,共5页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：国家自然科学基金(60003011)资助;国家"八六三"计划(2001AA114202)资助.

摘　　要：在马尔可夫随机场纹理模型的基础上,提出一个基于金字塔结构的动态多尺度标记随机场模型,应用这个模型实现纹理图像分割.算法应用由粗至细的处理策略,实现了图像的区域紧凑性,克服了一层GRF标记场结构的运算复杂性,减少了运算时间,并且能够获得较好的分割结果.In the framework of Markov random field texture models. The paper proposes an unsupervised texture segmentation approach based on a variable pyramid label structure modeling. This approach applied a processing strategy that from coarse to fine realized region compactibility and overcome the computational complexity of single Gibbs Random Field label structure, decrease computational time, and acquired a better segmentation result.

关 键 词：纹理分割 马尔可夫随机场模型 金字塔结构 序贯最大后验概率估计 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]