基于隐马尔科夫随机场邻域选择的细节保护图像分割

由于马尔科夫随机场（Markov Random Fields,MRF）区域标识模型的滤波效应,在合成孔径雷达（SAR）图像处理过程中,细节结构会被部分保留或者完全丢失。本文提出一种基于散射描述子的自适应邻域系统隐MRF（Hidden MRF,HMRF）图像分割方法,以实现更好地保留图像细节特征和边缘区域,从而改善图像的分割效果。为了提高可靠性和自适应性,将模糊c均值（Fuzzy c-means,FCM）聚类算法与散射变换相结合,实现邻域形状的自适应选择。从不同的邻域形状中,选择具有最高模糊隶属度的邻域形状进行HMRF区域标识过程。实验结果表明,相比较于一般HMRF使用固定形状的邻域系统,本文所提出的算法改善了分割效果,特别是图像细节结构信息得到了很好的保护。     

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。     

一种融入局部信息的直觉模糊C-均值聚类图像分割算法

模糊C-均值(FCM)算法对图像噪声敏感,聚类过程中只考虑图像的数值特征信息而忽略像素间空间约束关系,同时单一隶属度并不能充分描述图像的不确定性,这使得基于FCM的图像分割不够准确.融入局部信息的改进FCM算法虽然对图像噪声有一定鲁棒性,但对图像细节保持不够,难以分割微小区域.针对上述问题,提出一种基于直觉模糊集的改进模糊C-均值(IFS_FCM)图像分割算法.该方法将直觉模糊集理论融入到FCM中,充分考虑图像的不确定性,同时在目标函数中引入空间邻域信息,使得该分割算法对噪声鲁棒性增强的同时还能保持图像细节信息.实验结果表明,IFS_FCM能获得更加理想的图像分割效果.     

基于灰度共生矩阵和多尺度MRF的纹理图像分割

针对纹理图像分割问题的研究,经典的多尺度MRF方法是对不同尺度的纹理特征仅通过多尺度序列下的MRF邻域系统进行描述。为了更加准确地描述纹理特征,将从空间分布特性与MRF邻域系统两个方面综合考虑,提出一种带有联合灰度信息的灰度共生矩阵与多尺度MRF相结合的方法。实验结果表明,该方法能够有效地提高分割准确度。     

融合上下文信息的多尺度贝叶斯图像分割

提出了一种融合上下文信息的多尺度贝叶斯图像分割算法,基于多尺度MRF图像模型,将模型中各结点的邻域结点类别信息抽象为上下文,求得结点的后验边缘概率之后,在各尺度融合表征了同一尺度内及相邻尺度的邻域信息的上下文,结点在相邻结点信息的指导下,得到的分割结果在均匀区域内部及区域边界都大为改善,而且没有增加模型的复杂度,算法仍然是快速的、非迭代的．融合过程中的参数采用EM算法估计．分析和实验结果表明算法是有效的．     

一种基于多尺度马尔可夫随机场的SAR图像分割算法

利用小波变换模大值边缘检测算法得到SAR图像不同尺度下的边缘信息,再利用MRF分割算法对SAR图像进行分割。实验结果表明,该方法改善了SAR图像分割的质量,有效地改善了MRF图像分割算法的方向灵敏性。     

基于核与局部信息的多维度模糊聚类图像分割算法

在以聚类分析为背景的图像分割算法中,引入局部信息是为了在保留图像细节的同时尽可能地减少噪声.在模糊C均值算法基础上,提出了一种基于核与局部信息的多维度模糊聚类分析方法来权衡图像中的噪声和细节.该算法引入2个基于局部信息的图像变体,即平滑和锐化处理后的图像,使之与原始图像一起构成多维度的灰度值向量来替换原始单维的灰度值; 再利用核方法提高其鲁棒性; 最后添加一个邻域隶属度差异惩罚项很好地修正和增强了最终的分割效果.在人工合成图片的去噪实验中,所提方法取得了近99%的分割正确率,优于Nystrom归一化分割(NNcut)和基于模糊局部信息C均值(FLICM)算法;同时在自然图片和医学图片的对比实验以及参数调控实验中,展现出了其在处理图像噪声和细节时灵活、稳定、健壮且易于调控的特点.     

图像块稀疏结构相似度邻域约束超分辨率方法

在利用稀疏邻域嵌入来改进视觉伪影的图像超分辨率过程中,以稀疏特征进行高频信息估计时会产生过拟合,导致图像目标的边缘纹理部分过于平滑而丢失细节信息.针对此问题,提出图像块稀疏结构相似度邻域约束超分辨率方法.首先通过建立高/低分辨率样本块对模型并进行字典对学习,同时得到样本对模型的同构稀疏表示系数;然后以图像块稀疏结构相似度作为特征,在样本对模型中进行稀疏结构相似邻域选择;最后建立图像超分辨率目标函数,将邻域加权估计、稀疏线性组合以及下采样逼近作为约束项,采用共轭梯度算法进行模型求解.利用公共数据仿真实验和实际采集图像进行实验,并对主要参数进行验证和分析,结果表明,该方法在抑制视觉伪影的同时有效地保留了图像细节信息,峰值信噪比和结构相似度等客观评价指标也有所提高.     

利用NSCT域邻域特性区域化方法融合红外与微光图像

针对同一场景的红外与微光(可见光)图像融合问题,提出了一种利用邻域特性区域化处理的非下采样Contourlet变换(NSCT)融合方法.首先,对红外和微光源图像进行多尺度、多方向分解;然后对低频系数采用邻域能量上改进的区域化加权融合规则,高频系数采用邻域能量区域化匹配的系数选择方案与邻域方差上的区域方差取大融合规则;最后利用NSCT反变换进行重构得到融合图像.实验结果表明,本文方法信息熵略低于亮度过度增大的参考文献中的方法,由于传统方法引入虚假细节信息导致空间频率略高于所提方法,但其互信息与边缘保持度(Q)指标值较好,其融合图像整体效果优于对比方法.本文方法在保留源图像主要信息及捕捉细节信息方面效果显著,且融合的图像具有较好的视觉效果.     

基于边缘约束局部区域MRF的图像分割方法

针对常规马尔科夫随机场（MRF）模型对复杂自然图像分割时,存在对噪声敏感且边缘模糊的问题,构建一种基于边缘约束局部区域MRF（ECLRMRF）的图像分割模型。利用欧氏距离度量局部区域内邻接像素的相似度,依据其相似度构建局部空间来约束高斯混合模型,有效描述丰富的局部区域统计特征,并建立MRF模型的局部区域一致性约束项。利用Canny边缘检测算子提取图像的边缘特征,并在分割过程中建立图像分割区域的边缘约束,通过在MRF模型框架下将局部区域统计特征和图像边缘特征相融合,解决局部区域MRF模型对图像分割边缘模糊的问题,再采用Gibbs采样算法实现对复杂自然图像的准确分割。实验结果表明,该模型能够更好地保留图像边缘信息,并且具有更好的分割效果。