基于MRF参数的纹理识别的线性规划法

美国《工程索引》（EI）核心期刊
美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊
荷兰斯高帕斯数据库（Scopus）收录期刊
英国INSPEC数据库（SA）收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于MRF参数的纹理识别的线性规划法

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 1996 > 21(3): 228-231

郑肇葆. 基于MRF参数的纹理识别的线性规划法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1996, 21(3): 228-231.

引用本文:

郑肇葆. 基于MRF参数的纹理识别的线性规划法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1996, 21(3): 228-231.

Zheng Zhaobao. A New Texture Recognition Method Based on MRF Parameters and Linear Programming[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1996, 21(3): 228-231.

Citation:

Zheng Zhaobao. A New Texture Recognition Method Based on MRF Parameters and Linear Programming[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1996, 21(3): 228-231.

基于MRF参数的纹理识别的线性规划法

郑肇葆

武汉测绘科技大学信息工程学院, 武汉市珞喻路39号, 430070

基金项目: 国家自然科学基金资助项目,编号49471062。

作者简介:
郑肇葆,男,59岁,教授,博士生导师,现从事影像分析研究。

中图分类号: P231.5;TP753

A New Texture Recognition Method Based on MRF Parameters and Linear Programming

Zheng Zhaobao

School of Information Engineering, WTUSM, 39 Luoyu Road, Wuhan, China, 430070

摘要: 介绍了基于MRF参数的线性规划法纹理识别的原理和单纯形算法。通过对7种从航空像片上采集的典型纹理的分类实验表明,平均正确识别率为0.94,平均正确拒绝率为0.92。
- 马尔可夫随机场 /
- 单纯形法 /
- 纹理识别
Abstract: In this paper,a new method based on MRF parameters and linear programming is proposed for airphoto texture recognition.The principle of this method and the main idea of Simplex Algorithm are introduced.The proposed method is used for seven kinds of typical texture images from airphotos.The experimetal results show that the mean ratio of correct recognition can be up to 94% and that of correct rejection can be up to 92%.
- Markov random field /
- simplex algorithm /
- texture recognition

[1]	王昶, 张永生, 王旭. 基于变分法与Markov随机场模糊局部信息聚类法的SAR影像变化检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2021, 46(6): 844-851. doi: 10.13203/j.whugis20190167
[2]	李玉, 胡海峰, 赵雪梅, 赵泉华. 基于可变形状参数Gamma分布的模糊聚类多视SAR图像分割 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(7): 984-992. doi: 10.13203/j.whugis20160149
[3]	邬伦, 刘磊, 李浩然, 高勇. 基于条件随机场的中文地名识别方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(2): 150-156. doi: 10.13203/j.whugis20141009
[4]	郑肇葆, 潘励, 郑宏. 图像纹理基元分类的马尔柯夫随机场方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(4): 463-467. doi: 10.13203/j.whugis20150615
[5]	程诗尧, 梅天灿, 刘国英. 顾及结构特征的多层次马尔科夫随机场模型在影像分类中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(9): 1180-1187. doi: 10.13203/j .whu g is20130692
[6]	王琰, 舒宁, 龚龑. 利用马尔柯夫随机场图模型的变化像斑类别判定方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(5): 542-545.
[7]	魏小莉, 沈未名. 一种基于马尔科夫随机场模型的彩色纹理图像分割 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(8): 955-958.
[8]	陈仁喜, 李鑫慧, 李盛阳. 基于MRF的各向异性图像修复模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(10): 1231-1235.
[9]	胡希军, 胡伏湘, 何平, 沈守云. 基于马尔可夫链的城市景观结构演化模拟及预测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(10): 1159-1162.
[10]	龚龑, 舒宁. 二值马尔科夫模型和多波段遥感影像的多尺度纹理分割 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(1): 21-24.
[11]	龚衍, 舒宁. 基于马尔柯夫随机场的多波段遥感影像纹理分割研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(3): 213-215.
[12]	郑肇葆. 混沌映射在优化计算中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(11): 998-1000.
[13]	郑肇葆, 潘励, 虞欣. 产生“Tuned”模板的Bayesian Networks方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(4): 304-307.
[14]	苗作华, 刘耀林, 王海军. 耕地需求量预测的加权模糊-马尔可夫链模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(4): 305-308.
[15]	潘励, 郑宏, 张祖勋, 张剑清. 集成高度和彩色纹理特征的影像目标模糊聚类识别方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(4): 311-314.
[16]	郑肇葆, 郑宏. 用遗传算法确定马尔柯夫随机场的最佳参数 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2000, 25(3): 221-225.
[17]	贾华, 祝国瑞. 土地利用规划中农作物单产预测的灰色-马尔可夫链方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1998, 23(2): 149-152.
[18]	黄桂兰, 郑肇葆. 纹理模型法用于影像纹理分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1998, 23(1): 40-42.
[19]	黄桂兰, 郑肇葆. 一种基于马尔可夫随机场的影像纹理分类方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1996, 21(3): 232-236,241.
[20]	王乐洋, 孙龙翔, 许光煜. 利用GPS观测数据反演震源参数的单纯形组合加权距离灰狼新算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 0, 0(0): 0-0. doi: 10.13203/j.whugis20210114

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 498
HTML全文浏览量: 41
PDF下载量: 183
被引次数: 0

基于MRF参数的纹理识别的线性规划法

郑肇葆

武汉测绘科技大学信息工程学院, 武汉市珞喻路39号, 430070

基金项目: 国家自然科学基金资助项目,编号49471062。

作者简介:
郑肇葆,男,59岁,教授,博士生导师,现从事影像分析研究。

收稿日期: 1995-01-16
刊出日期: 1996-03-05

中图分类号: P231.5;TP753

关键词:

马尔可夫随机场 /

摘要: 介绍了基于MRF参数的线性规划法纹理识别的原理和单纯形算法。通过对7种从航空像片上采集的典型纹理的分类实验表明,平均正确识别率为0.94,平均正确拒绝率为0.92。

English Abstract

郑肇葆. 基于MRF参数的纹理识别的线性规划法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1996, 21(3): 228-231.

引用本文:

郑肇葆. 基于MRF参数的纹理识别的线性规划法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1996, 21(3): 228-231.

Zheng Zhaobao. A New Texture Recognition Method Based on MRF Parameters and Linear Programming[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1996, 21(3): 228-231.

Citation:

Zheng Zhaobao. A New Texture Recognition Method Based on MRF Parameters and Linear Programming[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1996, 21(3): 228-231.

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

我要投稿

投稿攻略

联系我们

二维码