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基于多尺度马尔可夫随机场的图像分割 总被引:3,自引:0,他引:3
离散马尔可夫随机场(MRF)模型是贝叶斯图像分割中最常用的工具。一般采用双MRF,一个随机场对应于观测图像,另一个随机场对应于未知的分类标号,通过迭代的算法将图像的局部信息逐步传递到整个图像,以求得分割标号的最大后验概率(MAP)或最大后验边缘概率(MPM)估计。近年来提出的多尺度MRF模型(或称因果MRF、分层MRF模 相似文献
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马尔可夫随机场方法是图像分割中一个极为活跃的研究方向。本文介绍了基于马尔可夫随机场模型的一般理论与图像的关系,给出它在图像分割中的通用框架:包括空域和小波域图像模型的建立、最优准则的选取、标号数的确定、图像模型参数的估计和图像分割的实现,评述了其在图像分割中的应用,展望其发展的方向。 相似文献
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基于消息传递接口(Message Passing Interface,MPI)和消息传递并行编程模型,提出了一种针对计算机集群(Cluster)的纹理图像并行分割算法。该算法使用马尔可夫随机场作为纹理特征,通过将图像分块,把特征提取的计算量均匀的分布到并行系统中的各个节点上,从而极大地减少了计算时间。在遥感图像上的实验发现,该算法在4机并行的环境下可以取得与单机串行程序一样精确的分割,而耗时仅为串行程序的31.95%。令人满意的实验结果表明该并行算法不但可以有效的应用于纹理图像分割,而且也为使用计算机集群实现高时间复杂度的图像处理提供了有益的启示。 相似文献
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眼底图像血管分割是医用图像分割中较为复杂的一种,在目前的研究中存在分割精度低、效率不高等问题。提出基于马尔可夫随机场的眼底图像血管分割算法,根据眼底图像的特点构建马尔可夫随机场模型,提取H通道作为特征场参数,利用最大后验准则完成标号场更新,最终实现对视网膜血管的分割。算法通过眼底图像数据库DRIVE进行测试,结果表明:该算法平均准确度为0.954 6,平均敏感度为0.899 9,平均特异度为0.957 1,具有很好的分割效果,且运行稳定,计算方便快捷,具有鲁棒性。 相似文献
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马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)理论已经被广泛地应用于视频图像的分割。提出一种基于小波变换的马尔可夫随机场模型的视频对象分割算法。该算法利用小波变换将图像序列分解到小波域,并在此基础上建立马尔可夫随机场模型,构造相应的能量函数。通过迭代求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动对象。仿真结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,提高构成对象边界像素的数量,快速有效地提取出视频对象。 相似文献
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根据噪声的先验特点,建立了基于Markov随机场的退化图像恢复模型,从而将图像的恢复问题转化为求解最大后验概率(MAP)问题。该文以模拟退火算法的思想为基础,通过引入随机判据的方法代替退火过程来进行MAP的估计,实验结果证明了这种方法的有效性。 相似文献
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基于小波和高斯-马尔可夫随机场的纹理分割 总被引:3,自引:3,他引:3
为了提高纹理分割的准确性和区域一致性,降低分割的错误率,在文献[5]的基础上,提出了一种基于小波和高斯.马尔可夫随机场(GMRF)的纹理分割方法。该方法首先对图象进行Gabor小波分解,得到一系列分辨率不同的子图象,然后采用基于GMR的K-均值聚类算法从最低分辨率图象进行聚类,一直到最高分辨率为止,这样就得到一个原始图象的初始分割,最后引入特征加权算法^[7],进行后分割,得到最终分割结果,并对仿真结果与文献[5]的算法进行了比较,表明该算法是比较有效的. 相似文献
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研究了金属疲劳断口图像的分割问题,提出了一种基于马尔可夫随机场(MRF)的金属疲劳断口图像的条带分割方法。由于疲劳断口图像中的纹理记录了整个断裂过程中的受力情况,通过对疲劳断口的条带纹理进行分析可以反演断裂的过程,因此研究疲劳断口图像的分割可以对失效分析有重要的科学价值。文中构造了图像的马尔可夫随机场模型,并且提出了一种基于该模型的图像分割算法。马尔可夫随机场模型是一种描述图像结构的概率模型,能够充分利用图像的空间相关信息,能够实现对低信噪比的金属疲劳断口图像进行条带分割。结果表明算法具有收敛速度快、稳健性好等优点。 相似文献
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为了精确提取点云数据中的特征信息,针对激光扫描获取的三维散乱点云数据,提出一种基于马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)的散乱点云特征提取方法.首先,根据散乱点的曲率估计及阈值初始化点标号并判定稳定点,将稳定点标记存储在数组中;然后,将优化不稳定点的标号问题转化为随机场标号的能量函数问题,引用贝叶斯估计求后验概率分布函数及MAP-MRF(Maximum a posteriori-Markov random field)框架归约得到目标函数;最后,根据图割法α-expansion算法,利用标号调整过程中标号集相对能量变化得到不稳定点的最优标号集,将其与存储稳定点的数组综合,根据点标号提取特征点.实验结果表明,该方法简单、高效、无需人工调参,能够依据全局能量的变化自适应提取特征,特征提取结果令人满意. 相似文献
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在图像去噪声处理中,高阶马尔科夫随机场通过最小化能量函数达到最优的去噪声结果。为了提高能量函数的优化性能,本文在马尔科夫随机场子模性的基础上对原始问题和对偶问题进行了分析,提出了一种基于原始-对偶方法的子模块之和方法。首先,描述了马尔科夫随机场的线性规划及其对偶问题,并介绍了子模块之和流方法。接下来,通过对子模块之和流方法的原始问题和对偶问题进行分析,提出了同时满足派系松弛和一元松弛条件的近似解计算方法。实验表明,本文提出的方法与四种典型的图像去噪声方法相比具有更好的效果和更短的运行时间。 相似文献
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针对模糊聚类算法邻域信息与空间信息利用率低,易受噪声影响的问题,提出一种结合马尔科夫随机场模型的改进模糊C均值算法(Fuzzy C-Means,FCM),即FKMFCM算法。在FCMKM算法基础上添加马尔科夫随机场先验概率,利用先验概率改进FCM算法的目标函数,提高FCM算法抗噪性。为验证FKMFCM算法的性能,选取Bezdek划分系数、Xie_Beni系数、运行时间、迭代次数4个评测指标作为对比实验的评价标准。实验结果表明,FKMFCM算法能有效地提高模糊聚类算法的抗噪性。 相似文献
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基于层次MRF的MR图像分割 总被引:9,自引:0,他引:9
核磁共振图像(MRI)的定量分析在神经疾病的早期治疗中有很重要作用.提出了一种基于层次Markov随机场模型的MRI图像分割新方法.在高层次的标记图象中采用了混合模型,即区域的内部用各向同性均匀MRF来建模,边界用各向异性非均匀MRF来建模.所以方向性被引入到边界信息中,这样可以更准确的表达标记图象的特性;在低层次的像素图像中,不同区域中像素的灰度分布用不同的高斯纹理来描述.分割问题可以被转换成一种最大后验概率估计问题.采用基于直方图的DAEM算法来估计SNFM参数的全局最优值;并基于MRF先验参数的实际意义,提出一种近似的方法来简化这些参数的估计,实验显示该方法能获得更好的结果. 相似文献
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马尔可夫随机场在低信噪比图像恢复中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于马尔可夫随机场的二值图像恢复算法。该算法在迭代计算中对ISING模型中耦合系数J动态修改,是一种求解最大后验概率(MAP)的随机松弛算法,该算法兼顾条件迭代(ICM)算法计算量少和模拟退火(SA)算法全局收敛的优点。利用该方法恢复被加性高斯噪声污染的低信噪比图像,取得良好的实验结果。 相似文献