一种基于时空MRF的工业CT图像序列分割方法
提出了一种基于时空马尔科夫随机场的工业CT 图像序列分割算法.此算法根据工业CT 图像序列信息连续性的特点,建立时空Markov 随机场,并且构造相应的混合高斯统计模型能量函数,利用条件迭代算法( ICM) 实现最大后验概率(MAP) 估计.仿真试验表明,该方法能够较好地实现工业CT 图像序列的分割.
工业CT、图像序列、马尔科夫模型、图像分割
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TG115.28(金属学与热处理)
中国博士后基金20080441190
2010-08-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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