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基于多层马尔科夫随机场模型的变化检测
引用本文:金永男,曹国.基于多层马尔科夫随机场模型的变化检测[J].南京师范大学学报,2014(3):84-88.
作者姓名:金永男  曹国
作者单位:南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏 南京,210094
基金项目:国家自然科学基金,公安部应用创新计划,上海自然科学基金
摘    要:提出了一种基于多层马尔科夫随机场模型的变化检测方法.首先输入的多个特征通过模拟退火方法得到对应每个特征的初步检测结果,然后利用多层马尔科夫随机场将初步检测结果进行融合.最后对图像进行目标级分割并与像素级变化检测结果相结合,根据各个目标的变化率给出了最终的变化检测.文章提出的方法运用多层马尔科夫随机场融合方法充分考虑了相邻像素间的相关性和各层之间的联系,并从目标角度进行了变化率的分析,使得融合结果更细致和精确.

关 键 词:变化检测  图像分割  马尔科夫随机场  特征提取

Change Detection Based on Multilayer Markov Random Field Model
Jin Yongnan,Cao Guo.Change Detection Based on Multilayer Markov Random Field Model[J].Journal of Nanjing Nor Univ: Eng and Technol,2014(3):84-88.
Authors:Jin Yongnan  Cao Guo
Affiliation:(School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China)
Abstract:This paper proposes a change detection method based on Multilayer Markov random field. First of all,we need get some detection result using features selected. Next,Multilayer Markov random field is applied to fuse detection result from previous steps. Since Markov random field fusion method takes full account of the correlation between the adjacent pixels and the links of different layer,the fusion results are more accurate and practical.
Keywords:change detection  image segmentation  Markov random field  feature selection
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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