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时间:2019-05-25
《基于环形马尔可夫模型的纹理图像分类》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第26卷第12期计算机应用与软件Vol26No.122009年12月ComputerApplicationsandSoftwareDec.2009基于环形马尔可夫模型的纹理图像分类赵银娣(中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221008)(江苏省资源环境信息工程重点实验室江苏徐州221008)摘要提出了一种基于环形马尔可夫模型的纹理图像分类方法。利用环形邻域构建马尔可夫模型,在模型参数求解过程中,为了避免矩阵奇异,设计了模型参数分步求解算法。基于环形马尔可夫模型提取纹理特征,然后基于动态邻域Tabu搜索算
2、法进行特征选择,得到最优的纹理特征子集,输入到最大似然法分类器中实现图像的分类。实验结果证明,与传统的栅格马尔可夫模型相比,环形马尔可夫模型能够更好地描述纹理图像像元之间的空间相关性信息,大大提高了纹理图像分类精度。关键词纹理特征环形邻域马尔可夫模型图像分类TEXTUREIMAGECLASSIFICATIONBASEDONCIRCULARMARKOVMODELZhaoYindi(SchoolofEnvironmentandSpatialInformatics,ChinaUniversityofMining
3、andTechnology,Xuzhou221008,Jiangsu,China)(JiangsuKeyLaboratoryofResourcesandEnvironmentalInformationEngineering,Xuzhou221008,Jiangsu,China)Abstract AtextureimageclassificationmethodbasedoncircularMarkovModelisproposed.TheMarkovrandomfieldmodelisconstruc
4、tedusingcircularneighbourhoodsystem.Inordertoavoidthesingularprobleminmatrixoperations,astepbystepmethodisdevelopedtocomputethemodelparametersduringtheprocessofparameterfinding.TexturefeaturesareextractedbasedonthecircularMarkovmodel,thenthefeatureselec
5、tionisperformedusingneighbourhoodoscillatingtabusearchalgorithmandanoptimaltexturefeaturessubsetisfound.Thenimageclassificationthroughmaximumlikelihoodclassifieriscarriedoutwiththeselectedfeaturesasinput.TheexperimentalresultsshowthatthecircularMarkovmo
6、delcandepictbetterthespatialpertinenceinformationbetweentextureimagepixelsthantraditionalrectangularMarkovmodeldoes,andmakesanotableimprovementintextureimageclassificationaccuracy.Keywords Texturefeature Circularneighbourhood Markovmodelling Imageclassif
7、ication分体现。0 引言马尔可夫模型主要是建立在邻域系统基础上的,邻域系统[4][5]主要有栅格邻域系统和环形邻域系统。与栅格邻域相比,纹理反映的是图像像元灰度的空间变化特征。它是分布在基于环形邻域的马尔可夫模型能够较好地应用于旋转不变性纹整幅图像或图像中某一区域内具有规律性的图形;是细小物体理特征的提取。但是,关于环形邻域的研究仅局限在提取旋转在图像上大量重复出现所形成的结果;是大量个体的形状、大不变性特征上,并没有在其他方面作进一步的探讨。本文将在小、阴影、色调的综合反映。与普通图像相比,纹理图
8、像中同一不考虑图像旋转的前提下,基于上述两种邻域系统建立高斯马对象类别内部的光谱特征差异较大,而不同对象类别之间的光尔可夫随机场模型,分别提取相应的纹理特征,并比较两者在纹谱特征差异较小。传统的基于光谱统计分析算法不再适用于纹理图像分类中的有效性。理图像分类。提取有效的纹理特征,是确保纹理图像分类效果的关键步骤。1 环形马尔可夫模型纹理特征提取是从纹理图像中计算出一些在某个区域内保持相对平衡的特征值,并用这些特征值表示区域内的
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