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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。
一种基于时空MRF的工业CT图像序列分割方法
【摘 要】
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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
【机 构】
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西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室
【出 处】
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无损检测
【发表日期】
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2009年10期
【基金项目】
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中国博士后基金资助项目(20080441190)
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