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摘要: 提出基于马尔柯夫随机场（MRF）的图像纹理基元分类新方法。利用MRF里中心像元特征值与邻近像元特征值之间的约束关系，反映图像纹理基元的特征以及不同的MRF参数。根据由同一类别的图像求得的MRF参数计算出的标准差最小这一性质来进行图像纹理的分类。通过不同实验方案的对比，以及与不同分类方法的比较，证实提出的图像纹理基元分类方法具有一定的优势。Abstract: In this article a new method based on MRF to classify image texture texton has been put forward. The constraint relationship between the center pixel feature value and the neighbor pixels feature value in MRF can reflect the features of image texture texton as well as different MRF parameters. Standard deviation based on the MRF parameter of the same category is the smallest. So we can use this property to classify image texture. By comparing the different experimental scheme and different classification method, we can come to the conclusion that the method of image texture element classification proposed in this paper has certain advantages, and it is a good methold of image classification.
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表 1 三幅图像的标准差σ
Table 1 The Standard Deviation of Three Images
居民地/10-2 水田/10-2 灌木/10-2 第一幅 6.652 6.680 7.602 第二幅 6.673 6.662 7.501 第三幅 7.128 6.553 7.929 
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表 2 5类不同地物采用的样本数/幅
Table 2 Five Kinds of Objects with Different Samples\
居民地 水田 山地 河流 灌木 第一方案 17 13 16 30 46 第二方案 11 7 11 18 26
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表 3 两个不同样本方案分类的结果
Table 3 Two Different Sample Classification Results
第一组合 第二组合 第三组合 第四组合 第一方案 第二方案 第一方案 第二方案 第一方案 第二方案 第一方案 第二方案 水田 山地 水田 山地 居民地 居民地 河流 河流 灌木 灌木 13/13=1 20/20=1 13/13=1 19/20=0.95 18/21=0.86 18/21=0.86 35/35=1 33/35=0.94 52/52=1 52/52=1
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