تقسيم ذكي لقماش متشابك نسج الجاكار باستخدام حقل ماركوف عشوائي متعدد الدقة مع وزن متكيف في مجال المويجات

في هذه الورقة، نقترح نهجًا جديدًا لتقسيم صور قماش الجاكار المتشابك نسجها بشكل ذكي من خلال دمج تحليل الملمس باستخدام المويجات، ونمذجة حقل ماركوف العشوائي متعدد الدقة (MRF) وتقدير المعلمات البايزية. أولاً، نستخدم ماسحًا ضوئيًا مسطحًا لالتقاط صور بتدرج الرمادي بعمق ثمانية بتات لأقمشة الجاكار ونتبنى مرشح Gaussian منخفض التمرير لتقليل تباين البكسل بسبب الانعكاسات الضوئية غير المتسقة الناجمة عن السطح غير المستوي لقماش الجاكار. لمواجهة عدم القدرة على التكيف من دقة واحدة، يتم استخدام تحليل الملمس باستخدام المويجات متعدد الدقة، مستلهمًا من إجراءات الإحساس البصري البشري. بعد ذلك، يتم أخذ المعلومات داخل المقياس وبين المقياس في الاعتبار بواسطة نموذج MRF، حيث تم تقديم نموذج معدل لمجال الخصائص لنموذج MRF، والذي يحتوي على ضوضاء مكانية بتوزيع Gaussian ذو متوسط صفري، في ضوء الخصائص الجوهرية لصورة قماش الجاكار المتشابك. بعد ذلك، يتم استخدام دالة وزن متكيف لتخفيف عيب مجموعة المعلمات المحتملة تجريبيًا خلال عملية تقدير المعلمات وتقسيم الصورة. تثبت النتائج التجريبية، التي تم استخدامها للتحقق من أداء الخوارزمية المقترحة وخاصة التجديدات الرئيسية، أن النهج ممكن وقابل للتطبيق.