基于对偶树复小波和MRF模型的纹理图像分割

基于对偶树复小波（DT-CWT）和马尔可夫随机场（MRF）模型提出了一种监督纹理图像分割算法,算法包括两个步骤,首先对复小波变换系数进行较为精确的建模,提取其一阶统计信息作为纹理特征,综合多个尺度的信息,基于极大似然标准进行初始分割;其次,将初始分割结果用MRF模型表示,基于贝叶斯最大后验（MAP）融合初始分割结果,得到最终的分割结果。算法应用于合成纹理图像和实际图像得到了良好的结果,对比实验表明算法所采用的纹理特征的提取方法、小波变换方式、用MRF模型来建模标号等是算法简洁有效的基础。     

Wei-Levoy纹理合成算法测试系统的设计与实现

Wei L evoy算法是一种典型的基于样图的纹理合成算法 ,此算法建立在马尔可夫随机场 (MRF)模型之上 ,具有合成质量较高、合成速度较快、能处理的纹理范围较宽等优点。描述了 Wei L evoy算法测试系统的设计和实现过程 ,并给出了不同输入参数下利用该系统进行纹理合成的结果比较     

采用相干斑抑制图割的SAR海冰图像分割

针对SAR海冰图像分割受相干斑噪声干扰严重的问题,在MRF框架下,提出一种分割新算法—SRGB-RMRF。算法首先根据相干斑噪声统计特性,对传统graph-based方法的梯度和区域内部差异计算公式重新定义,得到适用于SAR图像的相干斑抑制graph-based(SRGB)初始分割新方法。其次,结合区域间强度差异,在SRGB方法得到的区域邻接图上构建区域MRF模型。在合成SAR海冰图像和真实SAR海冰图像上的实验结果表明,与现有区域MRF算法相比,SRGB-RMRF算法能够实现更为准确的SAR海冰图像分割。     

基于马尔可夫随机场的图像分割方法综述

系统地综述了基于MRF的图像分割方法。介绍了基于MRF模型的图像分割理论框架, 给出了当前MRF图像建模研究的热点问题。概括了基于MRF模型的图像分割算法, 包括图割算法、归一化割算法、置信度传播算法等, 指出了这些算法的发展方向。     

结合马尔可夫随机场与模糊C-均值聚类的脑MRI图像分割

脑磁共振成像(MRI)在临床上得到了大量的应用,准确分割脑组织结构可以提高脑疾病诊断的可靠性和治疗方案的有效性。模糊C-均值聚类(FCM)算法擅长解决图像中存在的模糊性和不确定性问题,是最常用的脑MRI分割方法。但因FCM仅利用图像灰度信息,没有考虑区域信息,导致其抗噪性能很差,常与区域信息结合进行改进。马尔可夫随机场(MRF)算法充分利用了图像区域信息,但容易出现过分割现象,因此FCM常与MRF进行结合改进。针对现有的FCM和MRF结合方式上存在的问题,提出了一种新型的自适应权值的FCM与MRF结合算法,用于脑MR图像分割。该算法利用了图像邻域像素的区域相关性,自适应的更新联合场的权值,改进了现有的权值固定的结合方式,充分发挥了FCM和MRF各自的优势,使二者结合更加合理。实验结果表明,本文算法较FCM和现存的一些FCM改进算法有更强的抗噪声能力和更高的分割精度。     

多尺度MRF边缘检测

本文提出一种改进的多尺度MRF边缘检测方法．基于图像的八邻域结构在MRF模型 中引入了Gibbs分布的线过程,有效地改善了MRF边缘检测算子的方向灵敏性．给出了对应于 八邻域线过程结构的能量函数．基于该算法对检测边缘的精确定位性能,提出了一种容易的 多尺度检测边缘合成规则．     

改进的分层马尔可夫随机场彩色图像分割算法

针对传统的分层马尔可夫随机场（MRF）算法难以描述彩色图像像素值分布等问题,提出一种基于RGB色彩统计分布的分层MRF分割算法。在分层MRF模型的基础上,设定了相关参数并对分割过程进行了公式推导;结合RGB色彩统计分布模型,重写了分层MRF能量函数,利用k-means算法作为预分割算法,实现了算法的无监督分割。相比传统的分层MRF分割模型,该算法充分利用了彩色图像的像素值的信息,可有效地减少颜色分布参数和计算成本,能更准确地描述各分割对象的颜色分布;且该算法不受目标和背景颜色区间分布、目标空间分布的限制,能够很好地描述不同目标和背景。通过大量实验验证了算法的有效性,其在运算速度、分割精度等方面均优于传统MRF算法和模糊C均值（FCM）算法。     

基于结构的纹理合成

提出一种纹理合成算法，首先将经验模型分解(EMD)算法引入到纹理合成领域，对样本图像的纹理结构进行提取；然后应用分片采样算法和Markov随机场(MRF)模型生成输出纹理的结构，对于结构之间的空白区域，采用距离变换方法分片提取其不规则的形状并进行填充。实验结果表明，该算法不仅简单、快速、合成质量高，而且具有广泛的适用性。     

一种改进的基于MRF模型的斑块检测算法

斑块是一种常见的电影胶片损伤.提出了一种基于马尔可夫随机场(MRF)的改进的多步斑块检测及验证算法(MDV).MDV检测算法分3个步骤.第1步将斑点检测索引算法(SDIp)和等级顺序差分检测算法(ROD)相结合以提高斑块检测算法的检全率.第2步的改进的MRF算法以第1步检测结果为运算定义域,大大减小了MRF算法的运算量.第2步随后在原始帧和运动补偿帧分别进行MRF算法检测,并通过添加去噪因子降低了改进的MRF算法的误检率.第3步通过时域的匹配技术将斑块进一步去伪存真.实验结果表明,在与现有的算法的对比中,该方法不仅有着更高的检全率和更低的误检率,而且计算速度也大大提高.     

螺旋线轨迹在纹理合成算法中的应用

本文在MRF模型和已有块拼贴算法的基础上,根据纹理的邻域相关性以及匹配点的位置分布在上次合成匹配点邻域的概率较大这一特点,直接选取前一匹配块的相邻块为待选最佳匹配块,使算法能够快速地采样到最优匹配块,并能较好的保持合成纹理的邻域相关性;同时,采用螺旋顺序逐块合成纹理,能够加强对合成过程的约束,克服了合成过程中不连续区域的出现。本文算法较好的维持了样本图的结构特征,在保证纹理合成质量的同时,能够有效的减少算法的计算量。     

基于区域确定的分层马尔可夫模型及其MPM算法

基于四叉树的分层马尔可夫随机场 (Markov random field, MRF) 模型在层间存在因果性, 不需要像非因果马尔可夫随机场模型那样的迭代算法, 但是传统的分层 MRF 模型常常导致分割结果具有块状现象和非连续边缘. 本文提出一种新的基于区域确定的半树分层 MRF 算法, 并推导出它的最大后验边缘概率 (Maximizer of the posteriori marginal, MPM) 算法. 在流域算法过分割结果的基础上, 该模型将层间的点概率转换为区域概率, 采用区域概率实现各层图像分割. 从 SAR 图像的监督分割实验结果来看, 本文提出的模型较好地克服了基于像素分层模型和单分辨率 MRF 模型带来的块现象和非连续边界, 因而具有更好的分割结果.     

基于改进马尔可夫随机场的钢轨缺陷分割

为提高钢轨缺陷分割对噪声的鲁棒性,提出一种基于改进马尔可夫随机场(MRF)的钢轨缺陷分割方法。利用背景差分法对灰度进行预处理,消除灰度分布不均的干扰。对模糊if-then规则的前提部分采用马尔可夫随机场来利用图像中的空间约束,结果部分指定像素距离图算法,通过使用马尔可夫随机场(MRF)在相邻像素图像之间并入局部空间信息,推导出新的自适应模糊集和MRF相结合的钢轨表面缺陷自动分割方法。建立标准的FCM、GMM和该方法的钢轨缺陷分割对比实验,验证了算法的有效性和优越性。     

基于层次MRF的MR图像分割

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.     

Unsupervised image segmentation using a simple MRF model with a new implementation scheme

A simple Markov random field model with a new implementation scheme is proposed for unsupervised image segmentation based on image features. The traditional two-component MRF model for segmentation requires training data to estimate necessary model parameters and is thus unsuitable for unsupervised segmentation. The new implementation scheme solves this problem by introducing a function-based weighting parameter between the two components. Using this method, the simple MRF model is able to automatically estimate model parameters and produce accurate unsupervised segmentation results. Experiments demonstrate that the proposed algorithm is able to segment various types of images (gray scale, color, texture) and achieves an improvement over the traditional method.     

基于 Markov 随机场的脑部三维磁共振血管造影数据的分割

文章提出了脑部核磁共振血管造影(Magnetic Resonance Angiography, MRA)的全自动分割方法,该方法 有效增强了现有的基于 Markov 随机场(Markov Random Field, MRF)的分割技术。现有的三维 Markov 分割模型通 常面临的挑战是：(1)低级 MRF 模型参数初始化不够准确;(2)普通的 MRF 邻域系统无法探测精细的血管结构。 针对这两类问题,分别提出了基于多尺度滤波响应阈值分析和多模式邻域系统进行解决,使得 MRF 模型的血管 分辨率提高到 2 个体素的细小血管。实验中,低级模型参数的精确估计采用了最大期望算法,高阶 MRF 参数的 估计采用最大伪似然估计方法;通过三维仿真数据和实际脑部 MRA 数据进行验证,分割结果显示了较小的全局 误差     

A concealment method for shape information in MPEG-4 coded videosequences

We propose a new method for error concealment of shape information in MPEG-4 video bit streams that are transmitted over error prone channels. The proposed method employs a MAP estimator with a Markov random field (MRF) as the image a priori model. The MRF is designed for binary shape information and its parameters are adapted based on the information of neighboring blocks. Our experimental results show that the proposed concealment method restores missing shape blocks with high accuracy. Compared to the median filtering method, our method restores 20% more missing shape data, with a much greater subjective improvement. The proposed algorithm requires a relatively small number of integer multiplications and additions and simple logic operations, making it suitable for real-time implementations     

非参数图像分割算法的研究及改进

对传统的Dirichlet过程混合(MDP)非参数算法进行改进,提出一种新的MDP非参数图像分割算法。引入马尔可夫随机场(MRF)空间领域关系,并将其作为空间先验约束条件对图像后验概率加以约束。该算法能够光滑图像中的边缘部分、控制分类数并加快收敛速度。实验结果表明,与传统算法相比,该算法的分割准确度较高。     

基于图像片马尔科夫随机场的脑MR图像分割算法

传统的高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）算法在图像分割中未考虑像素的空间信息,导致其对于噪声十分敏感.马尔科 夫随机场（Markov random field,MRF）模型通过像素类别标记的Gibbs分布先验概率引入了图像的空间信息,能较好地分割含有噪声的图 像,然而MRF模型的分割结果容易出现过平滑现象.为了解决上述缺陷,提出了一种新的基于图像片权重方法的马 尔科夫随机场图像分割模型,对邻域内的不同图像片根据相似度赋予不同的权重,使其在克服噪声影响的同时能 保持图像细节信息.同时,采用KL距离引入先验概率与后验概率关于熵的惩罚项,并对该惩罚项进行平滑,得到 最终的分割结果.实验结果表明,算法具有较强的自适应性,能够有效克服噪声对于分割结果的影响,并获得较高的分割精度.