基于EHMM-HMT和MSWHMT的多尺度纹理图像分割

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纹理图像具有微观不规则但宏观存在某种统计规律性的特点.在图像分割中,为了捕捉此特性来改善分割效果,提出了EHMM-HMT(enhanced hidden Markov model-hidden Markov tree)和MSWHMT(multi-states weighted hidden Markov tree)模型的多尺度贝叶斯纹理图像分割方法.该方法通过EHMM模型有效地描述了图像块间的相互作用关系,在最粗尺度上并运用EHMM-HMT模型得到了有利于保持区域一致性的初分割.然后,为了减少初分割
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