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基于树状分解隐马尔可夫树的纹理分类模型研究
引用本文:彭玲,赵忠明,马江林.基于树状分解隐马尔可夫树的纹理分类模型研究[J].武汉科技大学学报(自然科学版),2004,27(4):399-402.
作者姓名:彭玲  赵忠明  马江林
作者单位:中国科学院遥感应用研究所,北京,100101
摘    要:遥感图像纹理信息丰富,要准确地进行纹理特征描述,必须尽可能地抓住其本质特征和属性。以小波域隐马尔可夫树模型为基础,并结合遥感图像特点,提出在全树状小波分解的基础上建立隐马尔可夫树模型,在子图选择上用图像熵作为判据,使分解更有针对性,并使计算效率得以提高。

关 键 词:纹理特征提取  隐马尔可夫树模型(HMT)  树状分解  图像熵
文章编号:1672-3090(2004)04-0399-04
修稿时间:2004年11月2日

Tree Structure Decomposition-based Hidden Markov Tree Model Used in Texture Classification Model Research
Abstract:Remotely sensed images have rich texture information,and their characteristics and attributes must be grasped so as to get the texture features. This paper,based on the wavelet-domain hidden Markov tree(HMT) model taking the characteristics of the remotely sensed images into consideration, establishes the HMT model on the basis of tree-structured transform. It uses the entropyas the rule of transform to make the transform more relevant and the calculation more efficient.
Keywords:texture feature extraction  hidden Markov tree model  tree-structured transform  image entropy  
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