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基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割
引用本文:侯彪,刘凤,焦李成,包慧东.基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割[J].红外与毫米波学报,2009,28(2):156-160.
作者姓名:侯彪  刘凤  焦李成  包慧东
作者单位:西安电子科技大学,智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室,陕西,西安710071
基金项目:国家自然科学基金,国家高技术研究发展计划(863计划),国家重点基础研究发展规划(973计划) 
摘    要:改进了传统的基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割方法.由于传统方法均为直接选择小波子带系数作为训练特征,不能直接得到像素级分割结果;同时传统方法在后融合方面对所有尺度均采用同一种上下文背景,而忽略不同尺度上初分割类标志图的特点.因此,本文在粗分割阶段首先处理了训练时参数设置的问题,并选取了更能表征纹理的特征,能直接得到像素级分割结果;在多尺度融合阶段,充分利用不同尺度上类标志图的特性,不仅考虑粗尺度信息对融合结果的影响也考虑了细尺度信息对结果的影响.实验表明本文算法的视觉效果好干与本文进行比较的Choi提出的HMTseg以及孙强提出的WD-HMTseg遥感图像分割算法.

关 键 词:图像分割  小波变换  隐马尔科夫树模型(HMT)  多尺度融合  EM算法
收稿时间:2008/3/14

IMAGE SEGMENTATION BASED ON WAVELET-DOMAIN HIDDEN MARKOV TREE MODEL
HOU Biao,LIU Feng,JIAO Li-Cheng,BAO Hui-Dong.IMAGE SEGMENTATION BASED ON WAVELET-DOMAIN HIDDEN MARKOV TREE MODEL[J].Journal of Infrared and Millimeter Waves,2009,28(2):156-160.
Authors:HOU Biao  LIU Feng  JIAO Li-Cheng  BAO Hui-Dong
Affiliation:Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China;Institute of Intelligent Information Processing;Xidian University;Xi'an 710071;China
Abstract:A segmentation algorithm based on wavelet domain hidden Markov tree model was improved.The pixel level segmentation result can not be obtained because of choosing wavelet coefficients as training feature directly in traditional methods.At the same time,traditional methods ignore the feature of labeling maps at different scales by using one single context to all scales in fusion phase.Hence,this study dealt with the initial parameters set problem and chose better feature for training.In this way,the fine pix...
Keywords:image segmentation  wavelet transform  hidden Markov tree model(HMT)  multi-scale fusion  expectation maximum(EM)algorithm
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