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。     

基于条件随机场和图像分割的显著性检测

针对当前常见的显著性方法检测得到的显著性区域边界稀疏不明确、内部不均匀致密等问题,提出了一种基于条件随机场(Condition random field, CRF)和图像分割的显著性检测方法.该方法综合利用边界信息、局部信息以及全局信息,从图像中提取出多种显著性特征;在条件随机场框架下融合这些特征,通过显著性区域与背景区域的区域标注实现显著性区域的粗糙检测;结合区域标注结果和交互式图像分割方法实现显著性区域的精确检测.实验结果表明本文提出的方法能够清晰而准确地提取出图像中的显著性区域,有效提高显著性检测精度.     

基于交互式条件随机场的RGB-D图像语义分割

RGB-D图像语义分割是场景识别与分析的基础步骤,基于条件随机场(CRF)的图像分割方法不能有效应用于复杂多变的现实场景,因此提出一种交互式条件随机场的RGB-D图像语义分割方法。首先利用中值滤波和形态重构方法对Kinect相机拍摄的RGB-D图像进行预处理,降低图像噪声及数据缺失;其次,利用基于条件随机场的分割方法对经过预处理的图像进行自动分割,得到粗略的分割结果;最后,用户通过交互平台,将代表正确场景信息的标签反应到条件随机场模型中并进行模型更新,改善分割结果。通过多组实验验证了该算法不仅满足用户对于复杂场景分割与识别的需求,而且用户交互简单、方便、直观。相较于传统的基于条件随机场分割方法,该方法得到较高的分割精度和较好的识别效果。     

基于条件随机场的图像语义分割

本文研究了一种基于CRF的判别模型来学习不同类别标签的后验条件概率分布,并通过最大化该后验概率来得到最佳标签。CRF能量函数纹理模块利用形状滤波器来描述图像的底层纹理特征以及基于周围像素纹理特征的上下文信息;采用Joint-boosting算法迭代构造一个强分类器对图像进行初步的标注。在MRSC 21-object class数据集上进行实验来评估我们建立的模型的性能。实验结果表明,该模型基于像素点的分割精度能达到71.6%,在识别准确率以及分割效果方面,具有较强的竞争力。     

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.     

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Markov随机场理论的鼠脑切片显微图像的分割研究

鼠脑中的神经细胞是生物学家的一个重要研究对象.随着计算机视觉技术的飞速进步,研究者们利用图像分割技术从鼠脑切片显微图像自动提取细胞,为进一步分析提供便利.文中提出一种基于马尔可夫随机场理论的鼠脑切片细胞分割算法.相对于传统的算法,文中创新是利用已有的专家标记图和原始图像的灰度特征,结合期望最大化算法,初步估计高斯混合模型的参数,作为条件迭代模式算法的初始值,不仅提高分割精度,且减少迭代次数;并将像素的灰度特征和像素间的距离加入到传统的Potts随机场模型中,更加合理地描述像素间的定量关系.实验结果表明,与传统方法相比,此方法具有较高的计算效率和分割精度.     

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。     

基于马尔科夫随机场的改变势函数的SAR图像分割

随着合成孔径雷达(Synthetic aperture radar)技术的发展,合成孔径雷达技术常应用于地表检测、灾害检测、环保检测工作等方面.SAR图像的分割处理也变得尤为重要.因为马尔科夫随机场(Markov Random Field)结合了邻域像素的空间相关性,所以基于MRF的图像分割法在SAR图像方面得到了广泛...     

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。     

基于超像素的条件随机场图像分类

针对图模型在推导和参数估计中时间复杂度较高的问题,在条件随机场(CRF)中引入了超像素的概念,提出了一种基于超像素的CRF图像分类方法。该方法首先通过均值漂移算法将图像过分割成小的均匀区域（称为超像素）,然后以超像素为节点、空间相邻的节点以边连接建立图模型,给出了相应的CRF的定义,实现了模型的参数估计和推导。实验结果表明,基于超像素的CRF模型在得到较好分类结果的同时,极大地缩短了运行时间,提高了效率。     

基于完全联系的条件随机场的图像标注

传统的图像标注模型通常存在两个问题：只能够对短距离的像素上下文信息进行建模和复杂的模型推理过程。为了提高图像标注的精度、简化图像标注的模型推理过程,采用完全联系的条件随机场模型进行图像标注,提出利用基于高斯kd树的平均场估计方法实现该模型的高效推理。为了更好地验证算法的有效性,实验的图片数据库不仅包含标准的图片库--剑桥大学微软研究图片库（MSRC-9）,还包含作者制作的机械零件图片库（MyDataset_1）和办公桌图片库（MyDataset_2）。新算法在三个图片库上的平均标注精度分别可以达到77.96%、97.15%和95.35%,每幅图的平均运行时间为2s。实验结果表明,基于完全联系的条件随机场的图像标注能够更充分地考虑不同的像素上下文信息来提高标注精度,而基于高斯kd树的模型推理能够提高模型推理的效率。     

基于全卷积网络和条件随机场的宫颈癌细胞学图像的细胞核分割

针对宫颈癌细胞学筛查中由于宫颈细胞核形状复杂多样等因素而导致分割不够精确的问题,提出了一种结合了全卷积网络（FCN）和全连接条件随机场（CRF）的细胞核分割方法。首先,根据Herlev数据集的特点搭建微型全卷积网络（T-FCN）,利用细胞核区域像素级别的类别先验信息,自主学习多层次特征来获取细胞核的粗分割结果;然后,通过最小化包含有整幅细胞图像中所有像素类别、像素色彩值与位置等信息的全连接CRF的能量函数来剔除粗分割结果中微小的误分割,并细化分割边缘。在Herlev数据集上的实验结果显示,提出的方法在查准率（Precision）、查全率（Recall）与Zijdenbos相似性指数（ZSI）上均有高于0.9的表现,表明得到的细胞核分割结果与其真实轮廓高度匹配,分割精确。相较于传统方法中对异常细胞核的分割精度较正常细胞核低的情况,提出的方法在异常细胞核的分割指标上普遍优于正常细胞核。     

基于条件随机场的顿号边界识别

标点符号的边界识别是自然语言处理的重要研究内容,它是分词、语块识别等应用的基础。为了实现中文中用于表示并列成分分割的顿号的边界识别,采用了用于序列分割和标记的条件随机场(CRF)方法进行顿号边界识别。首先对顿号边界识别任务进行了两种类型的描述,然后对顿号语料的标注方法和过程以及特征选择进行了研究,通过采用语料推荐和十折交叉验证两种数据集分配方法分别进行了边界识别实验。实验结果表明,通过条件随机场方法结合选择的边界识别特征能够进行顿号边界识别,其顿号边界识别的F值在基准实验的基础上提高了10.57%,由顿号分隔的词语识别其F值可达85.24%。     

基于条件随机场的蒙古语词性标注方法

为了保留蒙古语词缀中大量的语法、语义信息和缩小蒙古语词典的规模,蒙古语词性标注需要对词干和词缀都进行词性标注。针对这一问题提出了一种基于条件随机场（CRF）的蒙古语词性标注方法。该方法利用CRF模型能够添加任意特征的特点,充分使用蒙文上下文信息,针对词素之间的相互影响添加了新的统计特征,并在3.8万句的蒙古语词性标注语料上进行了封闭测试,该方法的标注准确率达到了96.65%,优于使用隐马尔可夫模型（HMM）的词性标注模型。     

基于条件随机场的领域术语识别研究

领域术语是各个领域的核心词汇,在研究了大量领域文献的基础上,提出了一种识别领域术语的方法。该方法以现有成熟工具为依托,使用条件随机场模型统计领域术语的词性组合概率。在选定特征集后,通过调整特征和窗口的组合,制定一个最优特征模板,同时通过10倍交叉验证法确定模型训练参数。实验结果表明,通过条件随机场模型分析领域术语的词性组合概率能够有效地识别领域术语。     

基于构成模式和条件随机场的企业简称预测

针对目前企业营销的不断深入,企业简称被各大新闻广泛使用,而作为新词又难以被有效识别的问题,提出一种基于构成模式和条件随机场(CRF)的企业简称预测方法。首先,从语言学的角度对企业全称和简称的构成规律进行了总结,并采用词库以及规则相结合的方式对Bi-gram算法进行改进,提出CBi-gram算法,实现了对企业全称的结构化切分,并提高了企业全称中核心词识别的准确性。然后,依据上述切分结果对企业类型进行再次细分,并通过人工总结和规则自学习的方法形成不同企业类型下的简称规则集。最后再基于规则生成企业的候选简称集,降低了不适用的规则对于不同类型的企业在生成简称过程中产生的噪声。另外,为了弥补单纯基于规则在解决全称缩写和简写缩写混合的局限性,引入CRF,从统计的角度对简称进行预测,并选取词、音调以及词在全称组成成分中的位置作为模型特征,进行模型训练,以实现两种方法的相互补充。实验结果显示,该方法具有较高的准确率,输出的企业简称集基本覆盖了企业的常用简称范围。     

基于词向量和条件随机场的领域术语识别方法

针对基于统计特征的领域术语识别方法忽略了术语的语义和领域特性,从而影响识别结果这一问题,提出一种基于词向量和条件随机场（CRF）的领域术语识别方法。该方法利用词向量具有较强的语义表达能力、词语与领域术语之间的相似度具有较强的领域表达能力这一特点,在统计特征的基础上,增加了词语的词向量与领域术语的词向量之间的相似度特征,构成基于词向量的特征向量,并采用CRF方法综合这些特征实现了领域术语识别。最后在领域语料库和SogouCA语料库上进行实验,识别结果的准确率、召回率和F测度分别达到了0.9855、0.9439和0.9643,表明所提的领域术语识别方法取得了较好的效果。     

本体与条件随机场结合的涉农商品名称抽取与类别标注

传统的基于条件随机场（CRF）的信息抽取方法在进行涉农商品名称抽取与类别标注时,需要大量的训练语料,标注工作量大,且抽取精度不高。为解决该问题,提出了一种基于农业本体与CRF相结合的涉农商品名称抽取与类别标注方法,将涉农商品名称的自动抽取与分类看作序列标注的任务。首先是原始数据的分词处理和词、词性、地理属性、本体概念特征选择;然后,采用改进的拟牛顿算法训练CRF模型参数,用维特比算法实现解码,共完成4组对比实验,识别出7种类别,并将CRF和隐马尔可夫模型（HMM）、最大熵马尔可夫模型（MEMM）通过实验进行比较;最后,将CRF应用于农产品供求趋势分析。结合合适的特征模板,本体概念的加入使CRF开放测试的总体准确率提高10.20%,召回率提高59.78%,F值提高37.17%,证明了本体与CRF结合方法在涉农商品名称和类别抽取中的可行性和有效性,可以促进农产品供求对接。     

词位标注汉语分词中上下文有效范围定量分析

在利用条件随机场进行基于词位标注的汉语分词时,特征窗口的宽度是决定条件随机场学习效果的重要参数。针对特征窗口最佳宽度的选择问题,设计了一组特征模板,并选取Bakeoff2005中的测试语料,使用CRF++0.53工具包进行了对比实验,定量分析了影响分词效果的有效上下文范文。通过实验得出以下结论：下文对分词性能贡献要大于上文;影响分词性能的特征窗口的宽度不超过五,以四字或五字窗口为宜。