一种基于灰度分布马尔可夫模型的图像分割

传统的马尔可夫随机场（MRF）图像分割在优化求解的过程中存在运算量较大,运算时间过长,算法不收敛等问题。针对这些问题,提出一种改进算法。首先根据图像灰度分布建立标号场的更新概率模型,然后再根据此模型进行标号场的更新,从而有效地加快迭代收敛速度。实验结果证明了本算法的有效性。     

A Coupled Minimization Problem for Medical Image Segmentation with Priors

We present a coupled minimization problem for image segmentation using prior shape and intensity profile. One part of the model minimizes a shape related energy and the energy of geometric active contour with a parameter that balances the influence from these two. The minimizer corresponding to a fixed parameter in this minimization gives a segmentation and an alignment between the segmentation and prior shape. The second part of this model optimizes the selection of the parameter by maximizing the mutual information of image geometry between the prior and the aligned novel image over all the alignments corresponding to different parameters in the first part. By this coupling the segmentation arrives at higher image gradient, forms a shape similar to the prior, and captures the prior intensity profile. We also propose using mutual information of image geometry to generate intensity model from a set of training images. Experimental results on cardiac ultrasound images are presented. These results indicate that the proposed model provides close agreement with expert traced borders, and the parameter determined in this model for one image can be used for images with similar properties.     

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.     

高斯Copula的多光谱遥感影像分割

为了充分利用多光谱影像波段间的相关性,提出高斯Copula的多光谱遥感影像分割方法.首先,建立基于马尔可夫随机场的标号场模型,使用Potts模型刻画该标号场.然后,建立表征像素光谱测度的特征场,利用高斯Copula建立像素光谱测度的多变量统计模型以刻画该特征场.结合标号场、特征场模型及各模型参数的先验概率,利用贝叶斯定理建立多光谱影像分割的后验概率模型.最后,设计适用于模拟后验概率模型的M-H算法,在最大后验概率策略下获取最优分割结果.对模拟和真实多光谱影像分割结果表明,文中方法描述波段间相关性的能力较强,准确性较高.     

多主体框架下结合最大期望值和遗传算法的SAR图像分割

目的 SAR图像中固有的相干斑噪声增加了图像分割的困难.为此,提出一种分布式SAR图像分割算法.方法 首先假设图像中同质区域内像素满足同一独立的Gamma分布,依此建立SAR图像模型;为了刻画SAR图像中像素的类属性,建立标号场的MRF(Markov Random Field)模型;在Bayesian理论框架下建立图像分割模型;在多主体系统(MAS)框架下,结合MRF模型和遗传算法(GA)模拟分割模型.MAS结构由分割主体和协调主体组成,其中分割主体利用最大期望值( EM)算法估计MRF模型参数,从而实现全局分割;协调主体利用GA实现全局最优.结果 为了验证提出方法的有效性,分别对模拟和RADARSAT-I/II SAR图像进行实验,并与EM和RJMCMC算法比较.本文算法的用户精度、产品精度、总精度及kappa系数均高于EM算法.定性和定量分析结果验证了本文算法的鲁棒性和有效性.结论 实验结果表明提出的分布式MAS框架下SAR图像分割方法,能够提高分割精度.该方法适用于中高分辨率单极化的SAR图像,且具有很好的抗噪性.     

基于层次Gamma混合模型的高分辨率SAR影像分割方法

为了准确地对高分辨率合成孔径雷达(SAR)影像内像素强度统计分布建模并得到高精度的分割结果,提出基于层次Gamma混合模型(HGaMM)的高分辨率SAR影像分割方法.HGaMM由多个Gamma混合模型构成,用于对非对称、重尾和多峰等复杂的像素强度统计分布建模.为了减少影像噪声对分割的影响,采用马尔科夫随机场建模像素标号场,将像素邻域位置关系引入HGaMM.根据贝叶斯理论,利用后验分布构建影像分割模型.马尔科夫链蒙特卡罗算法用于模拟影像分割模型.在模拟和真实SAR影像上的分割实验表明,文中方法可得到较高精度的分割结果.     

广义模糊Gibbs随机场与MR图像分割算法研究

为了对图像进行准确、可靠的分割,提出了一种基于广义模糊集的软分割算法,并将广义模糊集和G ibbs场结合起来,提出了广义模糊G ibbs随机场模型,同时建立了广义模糊G ibbs分割(GFGS)算法。该算法是首先把每一个分割类看作是广义模糊类,并以最大后验概率(MAP)为判别准则来决定每一个像素值的归类以及它属于该类的隶属度;然后用广义隶属度函数中负的部分来刻划数据中的异常值,使得该算法能有效地处理异常值;最后用该模糊类的质心来更新类的中心,并以人脑的仿真图像和临床MR图像进行了实验。实验结果表明,该算法能有效地滤除噪声和处理部分容积效应,是一个分割能力强、稳健性好的算法。     

基于双随机场能量函数的区域化图像分割*

为了提高图像分割算法的抗噪性,并充分利用特征场和标号场在能量函数分割模型中的作用,提出基于双随机场能量函数的区域化图像分割方法.首先,利用几何划分将图像域划分为一系列子区域.在此基础上,采用多值高斯分布的负对数定义区域化特征场能量函数,用于描述同质区域内像素颜色的统计分布一致性.扩展传统建模邻域像素标号关系的Potts模型至邻域子区域,定义区域化标号场能量函数,用于表征各子区域标号之间的相关性.联合特征场和标号场,采用KL散度定义异质性能量函数,用于刻画同质区域间颜色统计分布异质性.利用非约束吉布斯表达式将定义的特征场和标号场能量函数转换为描述图像分割的概率分布函数.最后,在最大化上述概率分布函数准则下,设计合适的M-H采样算法,获得最优图像分割.在合成图像、遥感图像和自然纹理图像上进行分割实验,验证文中方法的有效性和准确性.     

结合KL距离与图像域分块的SAR图像分割

提出一种结合KL(Kullback-Leibler)距离和图像域分块的SAR图像分割算法.首先,利用规则划分技术将图像域划分成若干规则子块,以子块为处理单元,假设子块内像素服从高斯分布,并构建特征场概率模型;其次,采用广义Potts模型定义刻画邻域子块相关性的标号场概率模型,根据贝叶斯定理,得到后验概率模型;再次,采用KL距离定义刻画同质区域间统计分布差异的异质性系数,并通过非约束吉布斯表达式构建概率分布函数,结合后验概率和吉布斯概率分布函数建立图像分割模型;然后,设计M-H(Metropolis-Hastings)采样方法,包括改变子块标号操作和分裂子块操作,模拟上述分割模型,从而获得最优分割结果;最后,通过对所提出算法和对比算法的SAR图像分割结果进行分析,充分验证了所提出算法的有效性和优越性.     

基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型的图像分割

针对低阶马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)模型难以有效表达自然图像中复杂的先验知识而造成误分割问题, 提出一种基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型(Higher-order MRF model with multi-node topological overlap measure, MTOM-HMRF)的图像分割方法. 首先, 为描述图像局部区域内多像素蕴含的复杂空间拓扑结构信息, 利用多节点拓扑重叠测度建立图像局部区域的高阶先验模型; 其次, 利用较大的局部区域包含更多的标签节点信息能力, 基于Pairwise MRF模型建立基于局部区域的部分二阶Potts先验模型, 提高分割模型的抗噪能力; 再次, 为有效描述观察图像场与其标签场的似然特征分布, 研究利用局部区域内邻接像素的Hamming距离引入图像局部空间相关性, 建立局部空间一致性约束的高斯混合分布; 最后, 基于MRF框架建立用于图像分割的多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型, 采用Gibbs采样算法对提出模型进行优化. 实验结果表明, 提出模型不仅能有效抵抗图像强噪声和复杂的纹理突变干扰, 鲁棒性更好, 而且具有更准确的图像分割结果.