图像分类数的自适应估计准则与最优分割算法
颜刚
陈武凡
1.南方医科大学医学图像处理重点实验室,广东,广州,5105152.南方医科大学医学图像处理重点实验室,广东,广州,510515
摘要：在图像分割算法中,将图像灰度分为多少类是首先需要决定的问题,它将直接影响分割的最终结果.因此,必须合理地估计图像分类数,它在理论分析和应用上都是很重要的一步.本文提出了一种基于马尔可夫场的图像分类数的自适应估计准则.当该准则达到最小时对应的类数就是图像正确分割所要求的分类数.准则中各参数由期望最大法和最大伪似然法来估计.试验表明,本文的算法能通过自适应的调整参数而正确地找到图像的分类数,并且在此分类数下能自动得到图像的最大后验分割.
关键词：马尔可夫场期望最大法最大伪似然分类数图像分割
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家研究发展基金(2003CB716101)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 959-962 )
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