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在图像分割算法中,将图像灰度分为多少类是首先需要决定的问题,它将直接影响分割的最终结果。因此,必须合理地估计图像分类数,它在理论分析和应用上都是很重要的一步。本文提出了一种基于马尔可夫场的图像分类数的自适应估计准则。当该准则达到最小时对应的类数就是图像正确分割所要求的分类数。准则中各参数由期望最大法和最大伪似然法来估计。试验表明,本文的算法能通过自适应的调整参数而正确地找到图像的分类数,并且在此分类数下能自动得到图像的最大后验分割。