模型家族的方法能够兼顾纹理局部的随机性和整体上的规律性,并且具有很大的

模型家族的方法能够兼顾纹理局部的随机性和整体上的规律性,并且具有很大的灵活性;采用随机场模型法对遥感影像纹理特征进行描述并在此基础上进行分割,在很大程度上符合或反映了地学规律;MRF的主要优点是提供了一种一般而自然的用来表达空间上相关随机变量之间的相互作用的模型。它注意到纹理的多分辨率特性,结合图像的分层理论,发展了分层MRF方法、多分辨率MRF方法等,不但可以提高处理效率,而且研究纹理尺度间像素的遗传或依赖关系以取得纹理特征。

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Cov qauv ntawm tus qauv tsev neeg tuaj yeem coj mus rau hauv thaj chaw randomness ntawm cov ntawv sau thiab cov xwm txheej tag nrho, thiab muaj qhov hloov tau yooj yim; Random daim qauv qauv siv los piav qhia txog cov qauv zoo nkauj ntawm cov chaw deb pom tau cov duab thiab ntu raws li qhov no, mus rau ntau yam. Qhov saum toj no ua tau raws lossis cuam tshuam cov kev cai ntawm geosciences; lub ntsiab zoo dua ntawm MRF yog los muab cov qauv dav dav thiab ib txwm muaj rau kev tshaj tawm txog kev sib cuam tshuam ntawm qhov sib txawv ntawm cov zwj ceeb. Nws them sai sai rau cov kev daws teeb meem ntawm ntau yam ntawm textures, ua ke nrog cov txheej txheem txheej ntawm cov duab, tsim cov txheej txheem MRF txheej txheem, kev daws teeb meem MRF ntau txoj kev, thiab lwm yam, uas tuaj yeem tsis tsuas txhim kho kev ua hauj lwm zoo, tab sis kuj kawm txog qhov qub txeeg qub teg los yog vam khom ntawm cov pixels ntawm cov nplai kev ntxaij Kev ntxhib los mos nta.

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Cov hom qauv tsev neeg yuav noj mus ua nyiaj randomness tus uas zoo nkauj ity lub zos thiab rau nws ntawm tus kheej, thiab muaj koob yooj, thiab txoj kev random teb qauv piav cov yam ntxwv zoo nkauj ntawm tej thaj chaw deb tsoov duab thiab divides ntawm no, uas conforms rau los yog qhia cov geo-txoj cai rau ib tug twg loj. Lub ntsiab kom zoo dua MRF yog tias nws muab ib qho thiab tej qauv hnov txog tus sis ntawm random spatially lwm yam nqi. Tus yam ntxwv tej rooj uas zoo nkauj, nrog rau kev tshawb xav hierarchical cov dluab, fawm kib txujci MRF, tej rooj txoj kev MRF, lwm yam, hu ua Acquired tsis zoo xwb yuav txhim kho cov ua efficiency, tiam sis kuj kawm lub caj los yog quav tshuaj ntawm pixels ntawm kev ntxhib los mos kom tau cov yam ntxwv zoo nkauj scales notes nws.

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