西尔维娜·皮斯托内西;豪尔赫·马丁内斯;Silvia M.奥杰达。 基于特征相似性指数的汽车模型估计方法的敏感性研究。 （英文） Zbl 1348.65040号 计算。斯达。 31，第4期，1327-1357（2016）. 摘要：自二项模型中参数的估计是表征图像内容和生成合成纹理的重要任务。本文通过蒙特卡罗研究，使用特征相似性图像索引，比较了在不同加性污染程度的纹理下，模型的三种估计方法：编码法、最大伪似然法和条件最小二乘法的性能。这个新颖的框架量化了原始纹理与其通过每种方法再生的纹理之间的相似性。使用重复测量方差分析模型设计测试性能差异。仿真结果表明，条件最小二乘法与受污染纹理中相似性图像测度的最大值相关，而编码法和最大伪似然法具有可比性，并且没有明确的模式来决定是否优先选择其中一种。描述了利用不同空间分辨率的真实陆地卫星图像进行景观分类的应用。 MSC公司： 62-08 统计问题的计算方法 62M40型 随机字段；图像分析 关键词：吉布斯-马尔可夫自瘤模型;编码方法;最大拟似然法;条件最小二乘法;特征相似性指数;加性高斯白噪声 软件：FSIM公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Pistonesi}等人，计算。Stat.31，No.4，1327--1357（2016；Zbl 1348.65040） 全文： 内政部 参考文献： [1] Agresti A（1996）分类数据分析导论。纽约威利·Zbl 0868.62008 [2] Anderson JR、Hardy EE、Roach JT、Witmer RE（1976）用于遥感数据的土地利用和土地覆盖分类系统。美国政府印刷局 [3] Besag J（1974），晶格系统的空间相互作用和统计分析。J R Stat Soc系列B 36:192-236·Zbl 0327.60067号 [4] Besag J（1975）非晶格数据的统计分析。J R Stat Soc Ser D（统计学家）24（3）：179-195 [5] Besag J，Moran PA（1975）关于高斯晶格过程中空间相互作用的估计。生物特征62（3）：555-562·Zbl 0388.62082号 ·doi:10.1093/biomet/62.3555 [6] Besag J（1977）简单高斯场伪似然估计的效率。生物特征64（3）：616-618·Zbl 0372.62067号 ·doi:10.1093/biomet/64.3.616 [7] Besag J（1986）《脏照片的统计分析》。J R Stat Soc公司B-48:259-302·Zbl 0609.62150号 [8] Borges CF（1999）关于马尔可夫随机场参数的估计。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intel 21（3）：216-224·doi:10.1109/34.754587 [9] Cariou C，Chehdi K（2008）使用二维自回归建模和随机期望最大化算法的无监督纹理分割/分类。图案识别信29（7）：905-917·doi:10.1016/j.patrec.2008.01.007 [10] Cross GR，Jain AK（1983），马尔可夫随机场纹理模型。IEEE跨模式分析-马赫积分5（1）：25-39·doi:10.1109/TPAMI.1983.4767341 [11] Datcu M，Seidel K，Walessa M（1998）从远程图像检索空间信息。一、信息理论视角。IEEE Trans Geosci遥感36（5）：1431-1445·doi:10.1009/36.718847 [12] Derin H，Elliott H（1978）使用吉布斯随机场对噪声和纹理图像进行建模和分割。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intel PAMI-9（1）：39-55 [13] Elfadel I，Picard R（1994）吉布斯随机场、共生和纹理建模。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intel 16（1）：24-37·doi:10.1109/34.273719 [14] Fox AJ（1972）《时间序列中的异常值》。J R统计Soc 34:350-363·Zbl 0249.62089号 [15] Geman S，Geman D（1984），随机松弛，吉布斯分布，图像的贝叶斯恢复。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell 6（6）：721-741·Zbl 0573.62030号 ·doi:10.1109/TPAMI.1984.4767596 [16] Gleich D（2012）复杂SAR图像非二次正则化的马尔可夫随机场模型。IEEE J Select Top Appl Earth Observ Remote Sens 5（3）：952-961·doi:10.1109/JSTARS.2011.2179524 [17] Greenhouse S，Geisser S（1959）《剖面数据分析方法》。《心理测量学》24（2）：95-112·Zbl 1367.62224号 ·doi:10.1007/BF02289823 [18] Gürelli MI，Onural L（1994）关于Gibbs-Markov随机场的参数估计方法。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell 16（4）：424-430·数字对象标识代码：10.1109/34.277597 [19] Hassner M，Sklansky J（1980）马尔可夫随机场作为纹理模型的使用。计算图形图像处理12（4）：357-370·doi:10.1016/0146-664X（80）90019-2 [20] Hastings WK（1970）使用马尔可夫链的蒙特卡罗采样方法及其应用。生物特征57（1）：97-109·Zbl 0219.65008号 ·doi:10.1093/biomet/57.1.97 [21] Hebar M，Gleich D，Cucej Z（2009）SAR图像去噪和信息提取的自二项模型。IEEE Trans Geosci遥感47（8）：2818-2835·doi:10.1109/TGRS.2009.2013697 [22] Huynh H，Feldt LS（1976）随机区组和分块设计中样本数据自由度的盒校正估计。J教育统计1（1）：69-82·doi:10.2307/1164736 [23] Johansson JO（2001）使用编码和伪似然方法对自二项式模型中的参数估计进行了模拟退火和数值优化。图案识别信22（11）：1233-1246·doi:10.1016/S0167-8655（01）00055-1 [24] Kaneko H，Yodogawa E（1982）马尔可夫随机场在纹理分类中的应用。In:模式识别和图像处理会议记录，IEEE计算机学会，美国东北部拉斯维加斯，第221-225页 [25] Kutner MH，Nachtsheim CJ，Neter J，Li W（2005）应用线性统计模型，第5版。McGraw-Hill，纽约 [26] Landis JR，Koch GG（1977）分类数据的观察者一致性测量。生物计量学33（1）：159-174·Zbl 0351.62039号 ·doi:10.2307/2529310 [27] Lele SR，Ord JK（1986）空间过程的条件最小二乘估计：一些渐近结果。技术报告编号1986-65。宾夕法尼亚州立大学统计系·Zbl 0573.62030号 [28] Mauchly JW（1940）正态n变量分布球形度的显著性检验。数学年鉴11（2）：204-209·doi:10.1214/aoms/1177731915 [29] Molina DE、Datcu M、Gleich D（2009）《基于Cramer-Rao边界的SAR图像纹理提取评估》。摘自：第16届系统、信号和图像处理国际会议，第1-4页 [30] Molina DE，Gleich D，Datcu M（2012）基于Gauss-Markov和自回归Gibbs随机场的贝叶斯去皱和纹理提取方法评估：应用于terraSAR-X数据。IEEE Trans Geosci遥感50（5）：2001-25·doi:10.1109/TGRS.2011.2169679 [31] Reulke R，Lippok A（2008）基于马尔可夫随机场（MRF）的道路检测纹理分割。ISPRS北京，第615-620页 [32] Schröder M，Seidel S，Datcu M（1997）图像内容表征的吉布斯随机场模型。摘自：IEEE国际地球科学和遥感研讨会（IGARSS97），第258-260页 [33] Schröder M，Rehrauer H，Seidel K，Datcu M（1998），遥感图像空间信息检索：B.吉布斯-马尔可夫随机场。IEEE Trans Geosci遥感36:1446-1455·doi:10.1109/36.718848 [34] Vallejos RO，García-Donato G（2006）污染四分之一平面移动平均模型的贝叶斯分析。J统计计算模拟76（2）：131-147·Zbl 1088.62043号 ·doi:10.1080/00949650412331321133 [35] Winkler G（1995）《图像分析、随机场和动态蒙特卡罗方法：数学导论》，第3版。柏林施普林格·Zbl 0821.68125号 ·doi:10.1007/978-3-642-97522-6 [36] Zhang L，Zhang L.，Moun X，ZhangD（2011）FSIM:一种用于图像质量评估的特征相似性指数。IEEE Trans-Image处理20（8）：2378-2386·Zbl 1373.62333号 ·doi:10.1109/TIP.2011.2109730 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。