基于邻域场拉普拉斯混合模型图像分割的研究

针对高斯混合模型（GMM）不能有效处理重尾噪声下图像拖尾情况,提出了基于拉普拉斯（Laplacian）分布的有限混合模型图像分割方法。与标准拉普拉斯混合模型（LMM）将像素点作为孤立个体不同的是,该方法充分考虑了相邻像素点间的空间关系。相较传统混合模型参数估计采用的EM算法,该方法采用梯度下降法优化参数。实验结果表明在处理重尾噪声时,该方法与标准LMM算法和GMM算法相比,鲁棒性更好,分割更精确有效。     

基于高斯混合模型的纹理图像分割

纹理图像分割是图像处理的一个基本问题。由于基于高斯混合模型的纹理图像分割方法．大多采用单像素的方法，因此分割精度和效率都较低。为了更好地进行纹理图像分割，在子空间思想的基础上，提出了一个基于图像块的分割算法及其改进算法，即先取图像块的均值、标准差、最大值、最小值以及中间像素的像素值等5个特征作为纹理特征，再利用高斯混合模型进行纹理图像分割，实验结果表明，该新算法的分割精度和分割效率较原分割算法都有较大提高。     

基于混合高斯模型MRF场的CT图像分割

提出了一种基于混合高斯模型的马尔可夫随机场CT图像分割方法.此方法根据工业CT图像的特点,建立混合高斯逼近的图像灰度统计模型;用混合高斯模型作为Markov随机场的先验模型,提出混合高斯Markov随机场分割模型.实验表明,该方法较单高斯模型有很大的改善,对工业CT图像分割效果好.     

一种基于广义模糊性质集的图像分割方法

本文提出了一种基于广义模糊性质集的图像分割方法，它利用图像的广义隶属函数，把图像灰度转换成广义的模糊集合，通过对图像作多次增强而实现图像分割。实验结果表明，本文提出的方法与Ｏｔｓｕ法、熵函数法和ＦＣＭ２Ｄ法相比，在分割速度和分割质量上，都有下同程度的提高。     

基于EM算法的混合模型医学图像分割

医学图像分割中的期望最大化(EM)算法在求解混合模型参数时存在局限性。为此,提出一种模糊约束的混合模型图像分割算法。该算法以像素的独立性假设为前提,在采用EM算法对模型参数进行求解的过程中,通过模糊集合论方法,引入像素空间信息。实验结果表明,该算法没有引入新的模型参数,能够保持独立混合模型的简单性,且具有自动模型选择能力,可以获得较理想的分割结果。     

基于噪声统计模型的图像分割方法

图像分割是图像特征提取和图像识别的基础和前提,是图像研究中的热点之一.本文对目前图像分割的分类、最近几年出现的新方法、新思路以及传统图像分割中对噪声的处理进行比较简要的综述,针对噪声对图像分割的影响,提出利用噪声的统计特性建立噪声统计模型改进图像分割的新方法.     

基于抽样的正交多项式混合模型图像分割

针对有限混合模型中参数估计方法对先验假设存在过分依赖和图像数据量大的问题,提出了一种基于抽样的非参数余弦正交序列的图像混合模型分割方法.首先,基于图像的直方图进行分层随机抽样得到样本数据,根据样本数据构建非参数正交多项式混合模型,对于模型的平滑参数采用最小均方差方法进行估计;其次,采用NEM(Nonparametric Expectation Maximum)算法求解混合模型中正交多项式系数和模型的混合比;最后,根据贝叶斯准则进行图像分割.此方法能够克服参数模型的基本假设与实际的物理模型之间存在的差异,实验表明该方法比GMM和Hermite混合模型分割方法分割质量高,而且分割速度快.     

基于多级混合模型的图像分割方法

本文研究了典型的基于区域的图像分割方法主动形状模型(Active Shape Model,ASM)和基于边缘的图像分割snake算法,分析了算法适用条件和各自的优缺点.结合snake模型与主动形状模型,提出了一种基于多级混合模型的图像分割方法:首先使用ASM,获得的时目标图像位置和形态的最佳估计,并通过snake算法对匹配的结果进行二次调整,获取可以精确描述图像边缘信息的模型.试验表明了该方法的有效性.     

基于t混合模型和Greedy EM算法的彩色图像分割

为了快速更好地进行彩色图像分割,以图像的颜色、纹理及空间位置作为综合特征,基于t混合模型,提出了一种自适应的图像分割方法,即先采用贪婪的EM(Greedy EM)算法估计混合模型的参数,然后根据贝叶斯最小错误率准则对图像进行分割。由于t混合模型的稳健性和Greedy EM算法对于数据的初始化不敏感,且能收敛到全局最优,因此与其他的方法相比,不仅速度提高,而且能取得更好的分割结果。     

基于改进高斯混合模型的MR图像分割

传统高斯混合模型分割核磁共振图像时严重依赖初值,且易受图像中偏移场与噪声的影响。为此,提出一种基于片信息的改进高斯混合模型。采用模糊C均值聚类方法优化初始值,以减小初值对分割结果的影响,加快算法的收敛速度。使用Legendre多项式对偏移场进行拟合,并融入EM框架中,得到光滑的偏移场。利用邻域信息降低噪声的影响,使模型在降低噪声影响的同时,保留细长拓扑结构信息。实验结果表明,该模型能恢复出偏移场,分割结果较好。     

带空间约束的邻域中值加权FCM图像分割算法

在聚类分析过程中,欧氏距离是最为常用的距离度量方法,而传统的基于欧氏距离的图像分割方法没有综合考虑空间信息和邻域特征等因素。提出了一种用邻域中值加权欧氏距离替代欧氏距离的度量方法,同时植入像素空间约束信息,这样可以利用更多的图像空间信息来改善图像分割质量。通过对多幅图像的分割实验结果表明,与已有的算法相比,本算法不仅能提升图像分割效果,具有更好的噪声抵抗性,同时能加速算法的收敛速度,从而提高了分割效率。     

基于噪音受益的快速图像分割算法

图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合。当用已有的改进高斯混合模型于图像分割时,如何加快其分割过程是一个有研究意义的课题。基于最新的噪音受益EM算法,通过人工加噪来加快已有的改进高斯混合模型的收敛速度,从而达到加快图像分割的目的。当添加的噪声满足噪音受益EM定理时,加性噪声加快了EM算法收敛到局部最大值的平均收敛速度。改进的高斯混合模型是EM算法的特例,因此,噪音受益EM定理同样适用于改进的高斯混合模型。实验表明,提出的算法进行图像分割时,其收敛速度明显加快,时间复杂度明显变小。     

不同形状邻域空间信息的模糊聚类图像分割

在经典的融合空间信息的模糊聚类图像分割方法中,图像像素的空间信息大,都采用正方形的邻域窗来获取。为了更好地分割出图像中的边界及细节信息,对不同形状邻域空间信息的模糊聚类图像分割进行了研究。在该方法中,首先采用圆形、三角形和菱形邻域窗获得图像像素的空间信息,然后分别将这三种空间信息引入到融合空间信息的模糊聚类图像分割中。Berkeley图像上的分割实验表明分别采用圆形、三角形和菱形邻域窗获得图像像素空间信息的模糊聚类图像分割方法在分割性能上要优于融合正方形邻域窗空间信息的方法。     

空间约束层次加权Gamma混合模型的SAR图像分割

目的 合成孔径雷达（SAR）图像中像素强度统计分布呈现出复杂的特性,而传统混合模型难以建模非对称、重尾或多峰等特性的分布。为了准确建模SAR图像统计分布并得到高精度分割结果,本文提出一种利用空间约束层次加权Gamma混合模型（HWGaMM）的SAR图像分割算法。方法 采用Gamma分布的加权和定义混合组份;考虑到同质区域内像素强度的差异性和异质区域间像素强度的相似性,采用混合组份加权和定义HWGaMM结构。采用马尔可夫随机场（MRF）建模像素空间位置关系,利用中心像素及其邻域像素的后验概率定义混合权重以将像素邻域关系引入HWGaMM,构建空间约束HWGaMM,以降低SAR图像内固有斑点噪声的影响。提出算法结合M-H（Metropolis-Hastings）和期望最大化算法（EM）求解模型参数,以实现快速SAR图像分割。该求解方法避免了M-H算法效率低的缺陷,同时克服了EM算法难以求解Gamma分布中形状参数的问题。结果 采用3种传统混合模型分割算法作为对比算法进行分割实验。拟合直方图结果表明本文算法具有准确建模复杂统计分布的能力。在分割精度上,本文算法比基于高斯混合模型（GMM）、Gamma分布和Gamma混合模型（GaMM）分割算法分别提高33%,29%和9%。在分割时间上,本文算法虽然比GMM算法多64 s,但与基于Gamma分布和GaMM算法相比较分别快600 s和420 s。因此,本文算法比传统M-H算法的分割效率有很大的提高。结论 提出一种空间约束HWGaMM的SAR图像分割算法,实验结果表明提出的HWGaMM算法具有准确建模复杂统计分布的能力,且具有较高的精度和效率。     

混合空间新型贝叶斯网络模型的图像分割应用研究

现有研究工作没有确定概率向量模型的混合部分比例,所以无法解决MCMC方法的迭代收敛性问题。在具有空间平滑约束的高斯混合模型GMM基础上提出新型贝叶斯网络模型并应用于图像分割领域。模型应用隐Dirichlet分布LDA的概率密度模型和Gauss-Markov随机域MRF的隐Dirichlet参数混合过程来实现参数平滑过程,具有如下优点:针对空间平滑约束规范概率向量模型比例;使用最大后验概率MAP和期望最大化算法EM完成闭合参数的更新操作过程。实验表明,本模型比其他应用GMM方法的图像分割效果好。该模型已成功应用到自然图像和有噪声干扰的自然艺术图像分割过程中。     

融入邻域作用的高斯混合分割模型及简化求解

目的 基于高斯混合模型（GMM）的图像分割方法易受噪声影响,为此采用马尔可夫随机场（MRF）将像素邻域关系引入GMM,提高算法抗噪性。针对融入邻域作用的高斯混合分割模型结构复杂、参数估计困难,难以获得全局最优分割解等问题,提出一种融入邻域作用的高斯混合分割模型及其简化求解方法。方法 首先,构建融入邻域作用的GMM。为了提高GMM的抗噪性,采用MRF建模混合模型权重系数的先验分布。然后,利用贝叶斯理论建立图像分割模型,即品质函数;由于品质函数中参数较多（包括权重系数,均值,协方差）、函数结构复杂,导致参数求解困难。因此,将品质函数中的均值和协方差定义为权重系数的函数,由此简化模型结构并方便其求解;虽然品质函数中仅包含参数权重系数,但结构比较复杂,难以求得参数的解析式。最后,采用非线性共轭梯度法（CGM）求解参数,该方法仅需利用品质函数值和参数梯度值,降低了参数求解的复杂性,并且收敛快,可以得到全局最优解。结果 为了有效而准确地验证提出的分割方法,分别采用本文算法和对比算法对合成图像和高分辨率遥感图像进行分割实验,并定性和定量地评价和分析了实验结果。实验结果表明本文方法的有效抗噪性,并得到很好的分割结果。从参数估计结果可以看出,本文算法有效简化了模型参数,并获得全局最优解。结论 提出一种融入邻域作用的高斯混合分割模型及其简化求解方法,实验结果表明,本文算法提高了算法的抗噪性,有效地简化了模型参数,并得到全局最优参数解。本文算法对具有噪声的高分辨率遥感影像广泛适用。     

基于多阶抽样的高斯混合模型彩色图像分割

针对传统高斯混合模型应用于彩色图像分割时计算复杂度高等问题, 提出一种多阶抽样的高斯混合模型的彩色图像分割算法。首先,给出采样数定理及其证明,并推导出与聚类类别数和最小聚类相关的最小采样数目;其次,设计一罚函数判断抽样优劣,消除抽样对聚类模型影响,根据最小采样数数目,对像素点进行均匀采样,并利用高斯混合模型对采样像素点进行聚类;最后,定义像素点和类之间的距离,对剩余的像素点按距离最近原则进行划分。实验结果表明算法具有有效性。     

结合局部灰度差异的噪声图像分割模型

针对未知强度和分布规律的噪声图像难以得到正确分割,现有模型无法适应多种噪声环境的问题,提出了一种基于图像局部灰度差异的噪声图像分割模型。首先,分析局部K均值聚类（LCK）模型和局部相似性系数（RLSF）模型中能量泛函对噪声点的降权机制的不足,提出优化方案;其次,将一种结合局部灰度差异的噪声点修复函数引入能量泛函,降低了显著偏离局部均值的噪声点对分割结果的干扰;最后使用变分法推导出该模型的水平集迭代方程。与局部二值拟合（LBF）模型、LCK模型和RLSF模型相比,使用该模型进行噪声自然图像分割时,可得到更高的查全率、查准率和F值。实验结果表明,所提模型可稳定、有效地分割非均匀和高噪声图像。     

自适应加权空间信息的FCM医学图像分割

提出了改进的mFCM算法,该算法引入自适应加权系数控制邻域像素对中心像素的影响程度,充分利用像素的邻域特性对Chen聚类算法的目标函数进行改进。为了实现快速聚类,该算法的开始使用快速FCM确定初始聚类中心。实验结果表明,相对于标准FCM和FCM_S1算法,改进算法既能快速有效地分割图像,又能提高对噪声的鲁棒性。