【摘 要】
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本文提出一种基于自适应窗口固定及传播的多尺度纹理图像分割方法,在小波域隐马尔科夫树模型（WHMT）的初始分割基础上,根据分割粗尺度上的区域一致性好,细尺度上的边缘准确的特
【机 构】
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西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60672126,No.60673097);国家863高技术研究发展计划(No.2007AA12Z136);国家973重点基础研究发展规划(No.2006CB705707)
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本文提出一种基于自适应窗口固定及传播的多尺度纹理图像分割方法,在小波域隐马尔科夫树模型（WHMT）的初始分割基础上,根据分割粗尺度上的区域一致性好,细尺度上的边缘准确的特点,利用上下尺度像素之间以及本层邻域像素的马尔科夫性,标记出图像的一致性区域和边缘区域,将一致性区域固定,类标直接下传到下一尺度,边缘区域则利用邻域信息确定出上文权值背景传播到下一尺度,与下尺度一起共同指导图像分割,从而很好的保持了区域均匀性和边缘准确性.同时根据纹理图像区域聚集性的特性,利用基于多项式展开和置信区间交叉（LPA-ICI）
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