一種基于灰度行程與Guass-Markov隨機場的木材紋理分析方法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、AWoodTextureAnalysisMethodBasedOnGrayLevelRunAndGuassMarkovRandomfieldAThesiSSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementFortheMasterDegreeinScienceByMakePostgraduateProgramCollege‘ofMathematicsandInformationScienceXiny

2、angNormalUniversitySupervisor：WUchangallAcademicTitle：professorSignature1一㈡歹一，I‘‘》f摘要近年來，隨著圖像處理技術(shù)和模式識別理論的發(fā)展，紋理分析與識別理論的研究取得了一系列的突破，紋理分析對于圖像特征提取、圖像分析和識別、計算機視覺等有著重要意義。但由于圖像紋理分析的復(fù)雜性，使得圖像紋理分析問題成為數(shù)字圖像處理和模式識別中最具吸引力、最困難的問題之一。本文采

3、用白樺、紅松、落葉松、水曲柳、柞木五種木材紋理圖像作為研究對象，通過灰度變化、圖像去噪、直方圖修正，圖像銳化等圖像預(yù)處理技術(shù)，得到便于計算機處理的圖像。在數(shù)學(xué)上馬爾可夫隨機場是很好的表達(dá)紋理集聚的概率模型，它的統(tǒng)計參數(shù)能夠表現(xiàn)出鄰域像元集合的大小和方向，可以合理的描述出圖像紋理的隨機特性。而灰度行程能很好的描述對基于紋理中基元的長度和灰度級的連續(xù)概率。結(jié)合二者特征參數(shù)形成綜合特征參數(shù)體系，便于分類和識別。由于傳統(tǒng)貝葉斯分類器的局限性，很

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