基于高斯一马尔可夫随机场的板材表面纹理分析.pdf

第30卷 第6期 林 业 rat 技 Vo1．30 No．6 2005年 11月 FORESTRY SCIENCE TECHNOLOGY NOV． 2005 文章编号：1001—9499(2005)06—0046—03 基于高斯一马尔可夫随机场的板材表面纹理分析 王克奇 石 岭 白雪冰 王业琴 (东北林业大学 ，黑龙江 哈尔滨 150040) 摘要：阐述 了高斯 一马尔可夫随机场模型的基本原理，并针对板材表面纹理建立 了高斯 一马尔可夫随机场模型， 以利用其对板材表面纹理进行分析；详细的研究了高斯一马尔可夫随机场模型的参数估计过程，在试验数据的 基础上 ，验证 了高斯 一马尔可夫随机场模型在纹理分析 中应用的可行性。 关键词：高斯一马尔可夫随机场；板材表面纹理；参数估计 中图分类号：S781．1，O2l1．67 文献标识码 ：B 纹理是灰度和颜色二维变化的图案，是图像 其中，N 为以s为 中心但不包括s的对称临 的一个非常重要 的特征。纹理可以用两个要素来 域 ，GMRF模型阶数与临域关系见 图 1。图 1中 描述 ：一是纹理 由纹理基元组成，这些基元与图 数字代表相对应于点X的阶数 像灰度或颜色有关 ；二是纹理之间的相互作用和 6 相互依赖关系，这些依赖关系可以是随机 的、函 5 4 3 4 5 数的或结构的，可 以用条件概率模型表示 。马尔 4 2 1 2 4 6 3 l X l 3 6 可夫随机场 (MRF)模型是一种描述 图像结构的 4 2 1 2 4 概率模型，是一种较好的描述纹理 的方法 。但是 5 4 3 4 5 随机场的局部特征很难表达 ，实用 中总是采用联 6 合概率分布，因此研究MRF模型及其应用主要有 图 1 GMRF模型结构 两个分支：一是采用与局部 Markov性描述完全等 对于一阶GMRF模型 价的Gibbs分布 ；另一支是假设激励噪声满足高 N：{(0，1)，(0，一1)，(一1，0)，(1，0)} 斯 (Gauss)分布，从而得到一个由空域像素灰度 对于二阶GMRF模型 表示的差分方程 ，称作高斯 一马尔可夫随机场模 N={(0，1)，(0，一1)，(一1，0)，(1，0)，(1， 型。本文主要应用高斯 一马尔可夫随机场模型分 一 1)，(一1，1)，(一1，一1)，(1，1)} 析板材表面纹理。 设 S为M ×M 网络上的点集，S= {(， )，1≤ ， ≤M}，假设给定的纹理 [Y (s)，s 1 高斯一马尔可夫随机场模型 ∈S，S= {(i， )，1≤i，．『≤M}]是零均值的 高斯随机过程，则 GMRF模型可以用一个包含