一种改进的MBNN图像分割算法

蔡念; 杨杰; 胡匡祜; 熊海涛

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一种改进的MBNN图像分割算法

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提出了一种改进的基于模型的神经网络(MBNN,model-based neural network)图像分割算法.采用马尔科夫随机场(MRF,Markov randomfield)对图像建模,将该模型融入MBNN,应用改进的最大期望值(EM,expectationmaximization)算法估计网络中MRF参数,采用预指定类别数技术减少网络计算量,最终实现图像分割.实验结果表明,该算法能够有机地将先验知识和图像局部统计相关性结合起来,从而有效地完成图像分割.

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来源
《北京邮电大学学报》 |2005年第z1期|55-57|共4页
作者
蔡念; 杨杰; 胡匡祜; 熊海涛;
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作者单位

上海交通大学;

图像处理与模式识别研究所;

上海200240;

中国科学院;

生物物理研究所;

北京100101;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
基于模型的神经网络; 图像分割; 马尔科夫随机场; 最大期望值算法;

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