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一种基于Markov过程和证据理论的多源图像融合分割方法
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]二炮驻骊山微电子公司军代室,陕西西安710075, [2]西北工业大学电子工程系,陕西西安710072, [3]总装备部驻786厂军代室,陕西西安710043
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60072010,60272022)
中文摘要:

文章从多传感器图像的属性研究出发,提出图像分割的新概念。建立图像邻域系统的Markov过程和基于Markov过程的Dempster-Shafer融合分割模型。并充分利用象素间的空间邻接关系。用证据理论描述图象分类的不确定性,较好地解决了传感器图像分割信息不全的问题,实现了景物图像的准确分割。

英文摘要:

This paper proposes the new concept of image segmentation by studying the properties of multi-sensor images We define a general Dempster-Shafer evidential Markovian field model-based segmentation algorithms that can take into account the spatial interactions between pixels, and extend the classical Bayesian Hide Markovian Model to model the resulting uncertainty with the theory of evidence, which can improve the accuracy of image segmentation.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909