基于马尔可夫随机场的纹理图像并行分割

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。     

基于马尔可夫随机场的SAR图象目标分割

运动、静止目标获取与识别（MSTAR）计划表明，将合成孔径雷达（SAP）图象分割成目标、阴影和背景杂波区域对于从开放环境中进行目标识别是一种有效的手段。但是由于SAP图象所固有的斑点噪声的影响，传统的分割方法很难获得准确的分割。为此提出了一种基于MRF(Markov random field)模型的SAP图象分割算法。用MRF模型描述待分割图象的先验知识，利用最大似然（ML）估计从训练数据中获得图象各区域的先验概率分布，采用Bayes方法，在观测数据基础上，根据分割图象的后验分布所对应的MRF模型的条件概率，利用Metroplis采样器获得最大后验概率（MAP）准则下的图象分割。通过对MSTAR的样本目标图象应用该算法，结果表明它可以获得稳健和准确的分割效果。     

基于多尺度马尔可夫随机场的图像分割

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     

基于马尔可夫随机场模型的运动对象分割算法

提出了一种基于马尔可夫随机场(MRF)模型的运动分割算法,仅使用了压缩流中的运动矢量和块编码模式信息,可以在复杂场景下对运动对象有很好的分割效果.利用运动矢量量化的方法来对运动矢量进行预处理,对运动矢量进行马尔可夫建模,利用能量最小函数进行优化得到运动对象分割的效果.实验表明:与现有的方法相比,该方法可从复杂场景中更准确地对运动对象进行分割.     

基于高阶马尔可夫随机场的图像分割

图像分割是个病态问题,精确化的图像分割需要用户提供足够多的约束信息才能实现.近年来随着马尔可夫随机场吉布斯能量函数最小化图割求解技术的突破,许多国外研究人员开展基于图割方法的交互式图像分割技术的研究.在众多交互式图像分割技术中,由于用户友好性和潜在应用价值,采用矩形框约束的交互式图像分割方法非常吸引人.从超像素马尔可夫随机场模型和网格马尔可夫随机场模型出发,在吉布斯能量函数中引入高阶势能项,高阶势能项的引入使得新的模型既能捕捉细粒度的单个像素信息又能捕捉单像素一定范围内的关联信息,从而提高了矩形框限制条件下的图像分割性能.实验表明:与GrabCut算法相比,所提算法准确性上有一定提高.最后,将所提算法应用在视频对象分割上也取得了不错的效果.     

图像分割中的马尔可夫随机场方法综述

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。     

基于马尔可夫随机场的运动分割研究

运动对象的分割技术一直是图像处理和计算机视觉领域的重要研究课题。采用一种将运动估计方法与马尔可夫随机场（MRF）模型相结合的运动分割方法。采用鲁棒统计技术与误差模型相结合构成运动估计的目标函数,运动模型为仿射运动,通过过松弛算法获得每种运动的运动参数;根据误差最小原则确定运动对应区域的初值,采用马尔可夫随机场（MRF）模型对运动估计结果进行平滑去噪。最后给出了该方法在通用图像实例上的实验结果。     

基于马尔可夫随机场的眼底图像血管分割研究

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。     

基于多分辨率马尔可夫随机场运动目标分割

提出一种基于三维时空小波变换和马尔可夫随机场(Markov Random Field)模型的多分辨率运动目标分割算法.该算法利用三维时空小波变换对图像序列进行分解得到多分辨率的图像序列,并在此基础上建立多分辨率的马尔可夫随机场模型,构造相应的能量函数.通过条件迭代模型优化算法(Iterated Conditional Modes)求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标.实验结果证明,该算法能够很好地消除了单一分辨率的MRF运动检测结果中"空洞"现象,对运动目标分割具有很好的分割效果.     

基于多分辨率马尔可夫随机场运动目标分割

提出一种基于三维时空小波变换和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)模型的多分辨率运动目标分割算法。该算法利用三维时空小波变换对图像序列进行分解得到多分辨率的图像序列,并在此基础上建立多分辨率的马尔可夫随机场模型,构造相应的能量函数。通过条件迭代模型优化算法(IteratedConditionalModes)求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标。实验结果证明,该算法能够很好地消除了单一分辨率的MRF运动检测结果中"空洞"现象,对运动目标分割具有很好的分割效果。     

基于马尔科夫随机场的炉膛火焰图像分割

提出一种基于马尔科夫随机场模型的火焰图像分割算法。将由系统装置获取的原始火焰图像从RGB空间变换到HSV颜色空间,以提取颜色特征。分别对原始图像建立Potts标记场模型和有限正态混合观测场模型(FGMM),结合颜色特征,运用贝叶斯估计和ICM算法,计算最大后验概率(MAP),并完成图像分割。实验证明,该算法可以有效地分割炉膛火焰图像,为之后的工作奠定了基础。     

基于缺陷比例限制的背景差分钢轨表面缺陷检测方法

针对钢轨表面图像具有的光照不均匀、可识别特征有限、对比度低、反射特性易变等特性，提出基于缺陷比例限制的背景差分钢轨表面缺陷检测方法。该方法主要包括轨面图像预处理、背景建模与差分、缺陷比例限制滤波、缺陷比例限制最大熵阈值分割和连通区域标记5个步骤。首先结合轨面图像列灰度均值和列灰度中值进行快速背景建模，将预处理后的图像与背景图像进行差分操作；其次利用轨面图像缺陷占比较低的特征对差分图进行缺陷比例上限的阈值截断，以增强差分图的对比度；随后利用此特征改进最大熵阈值分割，采用自适应加权因子对目标熵进行全局可变加权，并选择出一个合适的阈值使熵值最大化，使得在保留真实缺陷的同时减弱诸如阴影、锈迹等噪声的干扰；最后利用连通区域标记法对阈值分割后的二值图像中的缺陷区域进行统计，并把缺陷面积低于钢轨损伤标准的区域判定为噪声并进行去除，以实现钢轨表面缺陷检测。仿真实验结果表明，新方法可以对钢轨表面缺陷进行很好的检测，其检测结果的召回率、精确率和加权调和平均值分别达到94.19%、88.34%和92.96%，平均错误分类误差值为0.006 4，具有一定的实用价值。     

基于缺陷比例限制的背景差分钢轨表面缺陷检测方法

针对钢轨表面图像具有的光照不均匀、可识别特征有限、对比度低、反射特性易变等特性,提出基于缺陷比例限制的背景差分钢轨表面缺陷检测方法。该方法主要包括轨面图像预处理、背景建模与差分、缺陷比例限制滤波、缺陷比例限制最大熵阈值分割和连通区域标记5个步骤。首先结合轨面图像列灰度均值和列灰度中值进行快速背景建模,将预处理后的图像与背景图像进行差分操作;其次利用轨面图像缺陷占比较低的特征对差分图进行缺陷比例上限的阈值截断,以增强差分图的对比度;随后利用此特征改进最大熵阈值分割,采用自适应加权因子对目标熵进行全局可变加权,并选择出一个合适的阈值使熵值最大化,使得在保留真实缺陷的同时减弱诸如阴影、锈迹等噪声的干扰;最后利用连通区域标记法对阈值分割后的二值图像中的缺陷区域进行统计,并把缺陷面积低于钢轨损伤标准的区域判定为噪声并进行去除,以实现钢轨表面缺陷检测。仿真实验结果表明,新方法可以对钢轨表面缺陷进行很好的检测,其检测结果的召回率、精确率和加权调和平均值分别达到94.19%、88.34%和92.96%,平均错误分类误差值为0.006 4,具有一定的实用价值。     

形态小波域多尺度马尔可夫模型在纹理图像分割中的应用

针对图像分割中小波域多尺度马尔可夫模型(MRMRF-W)无法有效描述图像非线性特征,提出了一种在形态小波域下的多尺度MRF模型（MRMRF-MW）,实现纹理图像分割。该模型结合了形态小波和MRF各自的优势,能够对图像进行非线性多尺度分解,并在各尺度上进行空间关系建模。通过对两个纹理图像库（Brodatz纹理库、Prague纹理库）中图像的分割实验,验证了该模型的有效性。     

基于PSO的Markov随机场在医学图像分割中的应用

研究了应用粒子群优化算法（PSO）优化Markov随机场方法对磁共振图像进行分割的算法。建立了基于马尔可夫随机场的图像分割模型,针对马尔可夫随机场图像模型的局部相关特性和最大后验概率估计,将粒子群优化算法应用于该模型,快速获得图像分割目标的全局最优解。实验数据表明该方法的高效性。     

基于模糊马尔可夫场的脑部MR图像分割算法

在传统马尔可夫场模型的基础上,建立了模糊马尔可夫场模型。通过对模型的分析得出图像像素对不同类的隶属度计算公式,提出了一种高效、无监督的图像分割算法,从而实现了对脑部MR图像的精确分割。通过对模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像分割实验,表明新算法比传统的基于马尔可夫场的图像分割算法和模糊C-均值等图像分割算法有更精确的图像分割能力。     

基于局部空间自适应MRF模型的图像分割

针对固定参数的点对马尔可夫随机场(Pairwise MRF)模型不能充分描述图像丰富的统计特征的问题,在研究 Pairwise MRF 模型的基础上,提出一种自适应分割算法.该算法首先建立一种空间自适应的局部区域 MRF 分割模型,并对局部区域的先验知识进行自适应估计;然后通过局部收敛的循环置信度传播(LBP)算法最大化自适应 MRF 模型的全局后验概率.实验结果表明所提出算法具有较好的分割结果.