被代替
HMRF是具有馬爾可夫隨機場隱藏層的層次模型,用于針對每個像素的類標簽進行建模,從而捕獲像素對其鄰近像素的空間依賴性。由于閾值分割和K均值算法都忽略了圖像的空間結構,因此HMRF模型能夠通過像素的鄰域類別信息來進行像素合并,從而提供更準確的像素分類。假設圖像分割是精確的,那么就可以從圖像中提取出表型性狀的測量值。這些量化的數值可用于分析不同的基因型或處理隨時間對植物生長的影響。...
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