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Multiresolution pyramids for segmentation of natural images based on autoregressive models: application to calf leather classification

机译：基于自动评犯模型的自然图像分割的多分辨率金字塔：对小牛皮革分类的应用

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Classification of natural surfaces for quality inspection is a step in the automation of some factory functions in industry. It is noted that, in cases of surfaces represented by random field images, some of their parameters can be useful for pattern recognition and texture analysis. Assuming the parameter values to be governed by some probability density law which takes into account the spatial distribution, a data structure can be built, starting at the original image, by gathering data properly, in a son-father order, to construct reduced-resolution versions of that image in an exponentially tapering pyramid of arrays of sizes 2/sup n/*2/sup n/, . . ., 2*2. Iterative pyramids are then built to update the node values based on their sons and fathers. Nodes are enhanced on different levels that feature no relationship to their parents and become probable roots for regions to be segmented on the lowest levels. A pyramid linking process then follows the root identification. This methodology was implemented and applied to segmenting some defects in calf leather.

机译：质量检验自然曲面的分类是工业中一些工厂功能自动化的一步。注意，在由随机场图像表示的表面的情况下，它们的一些参数可用于模式识别和纹理分析。假设参数值由考虑空间分布的某些概率密度法管辖，这可以通过正确收集数据，以儿子父顺序地收集数据来构建数据结构，以便在儿子父排序中建立减少分辨率在尺寸逐渐变细金字塔中的图像的图像的版本2 / sup n / * 2 / sup n /，。。。，2 * 2。然后建立迭代金字塔以基于其儿子和父亲更新节点值。在不同的级别上增强了节点，该级别与父母没有任何关系，并且成为在最低水平上分割的区域的可能根源。然后，金字塔链接过程遵循根识别。该方法是实施并应用于在小腿皮革中分割一些缺陷。

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来源
《International Conference on Industrial Electronics》|1991年||共6页
会议地点
作者
Serafim A.F.L.; Institute of Electric and Electronic Engineer;
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正文语种
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词

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