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。     

图像分割中的马尔可夫随机场方法综述

马尔可夫随机场方法是图像分割中一个极为活跃的研究方向。本文介绍了基于马尔可夫随机场模型的一般理论与图像的关系,给出它在图像分割中的通用框架:包括空域和小波域图像模型的建立、最优准则的选取、标号数的确定、图像模型参数的估计和图像分割的实现,评述了其在图像分割中的应用,展望其发展的方向。     

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.     

基于证据马尔可夫随机场模型的图像分割

图像分割是计算机视觉中的经典问题,在许多领域都有重要应用.由于图像信息存在不确定性,难以获得精确的分割结果,为应对图像分割中的不确定性问题,将证据理论这一不确定性建模与推理工具与马尔可夫随机场相结合,提出证据马尔可夫随机场(EMRF)模型,并基于此提出新的图像分割算法.EMRF利用证据标号场描述像素标号的含混性,以证据距离描述相邻像素间的标号关系,利用条件迭代模型(ICM)算法进行优化.实验结果表明,EMRF相较于传统马尔可夫随机场、模糊马尔可夫随机场和传统的基于证据理论的方法,能获得更好的分割效果.     

一种基于小波变换的马尔可夫随机场的视频对象分割

马尔可夫随机场（Markov Random Field,MRF）理论已经被广泛地应用于视频图像的分割。提出一种基于小波变换的马尔可夫随机场模型的视频对象分割算法。该算法利用小波变换将图像序列分解到小波域,并在此基础上建立马尔可夫随机场模型,构造相应的能量函数。通过迭代求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动对象。仿真结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,提高构成对象边界像素的数量,快速有效地提取出视频对象。     

基于小波和高斯-马尔可夫随机场的纹理分割

为了提高纹理分割的准确性和区域一致性，降低分割的错误率，在文献[5]的基础上，提出了一种基于小波和高斯．马尔可夫随机场(GMRF)的纹理分割方法。该方法首先对图象进行Gabor小波分解，得到一系列分辨率不同的子图象，然后采用基于GMR的K-均值聚类算法从最低分辨率图象进行聚类，一直到最高分辨率为止，这样就得到一个原始图象的初始分割，最后引入特征加权算法^[7]，进行后分割，得到最终分割结果，并对仿真结果与文献[5]的算法进行了比较，表明该算法是比较有效的．     

应用马尔可夫随机场的金属疲劳断口条带分割

研究了金属疲劳断口图像的分割问题,提出了一种基于马尔可夫随机场（MRF）的金属疲劳断口图像的条带分割方法。由于疲劳断口图像中的纹理记录了整个断裂过程中的受力情况,通过对疲劳断口的条带纹理进行分析可以反演断裂的过程,因此研究疲劳断口图像的分割可以对失效分析有重要的科学价值。文中构造了图像的马尔可夫随机场模型,并且提出了一种基于该模型的图像分割算法。马尔可夫随机场模型是一种描述图像结构的概率模型,能够充分利用图像的空间相关信息,能够实现对低信噪比的金属疲劳断口图像进行条带分割。结果表明算法具有收敛速度快、稳健性好等优点。     

基于马尔可夫随机场的运动分割研究

运动对象的分割技术一直是图像处理和计算机视觉领域的重要研究课题。采用一种将运动估计方法与马尔可夫随机场（MRF）模型相结合的运动分割方法。采用鲁棒统计技术与误差模型相结合构成运动估计的目标函数,运动模型为仿射运动,通过过松弛算法获得每种运动的运动参数;根据误差最小原则确定运动对应区域的初值,采用马尔可夫随机场（MRF）模型对运动估计结果进行平滑去噪。最后给出了该方法在通用图像实例上的实验结果。     

基于多层马尔科夫随机场融合的图像分割

由于传统图像分割方法对噪声的敏感性和检测结果的不连续性等问题导致图像分割精度较低,提出一种基于多层马尔科夫随机场模型融合的图像分割方法。首先分别通过模糊C均值聚类(FCM)方法和马尔科夫随机场(MRF)方法得到两个分割效果较差的图像,随后运用多层马尔科夫随机场模型的融合特性将两个传统方法得到的分割结果进行融合。该方法运用多层马尔科夫随机场融合方法引入邻域内像素间相关性和各层间的联系,并且在实验中得出与两个传统方法相比较更细致和精确的结果。实验结果表明,多层马尔科夫随机场模型的融合方法可以将两个传统分割方法的结果较好地融合,并且得到更加精确的结果。     

基于非下采样Contourlet和MRF的纹理图像分割

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和马尔科夫随机场(MRF)相结合的纹理图像分割算法.算法包括两个步骤,首先通过NSCT实现对图像纹理特征的提取,并使用模糊C-均值完成对图像的初始分割;然后将初始分割结果用 MRF模型表示,通过贝叶斯置信传播得到图像的最终分割结果.实验结果表明,对于纹理图像,该方法在分割错误率、区域一致性以及边缘的准确性方面都比传统小波变换的方法有了明显的改善.     

一种基于马尔科夫随机场的蒙古文古籍图像恢复方法

针对蒙古文古籍图像检索领域中对同一查询关键词,不同的二值化算法对整体检索性能影响问题,提出一种基于马尔科夫随机场的蒙古文古籍图像二值化方法,从而提高蒙古文古籍图像的检索性能。利用马尔科夫随机场模型在灰度图像和二值图像之间建模,通过训练码本估计隐藏层的先验概率,并分析灰度图像的直方图估计可观察层的概率密度。利用这两种先验知识实现图像二值化。实验数据集为100页蒙古文《甘珠尔经》,为了验证本文所提方法的性能,实验采用R-Precision作为评价指标。实验结果表明,基于马尔科夫随机场的二值化方法不仅可以有效修复受损图像,还可以进一步提高其检索性能。     

一种基于随机场模型的图像分割算法

本文针对多纹理图像的自身特点及Gibbs参数估计难的问题，提出一种新颖有效的迭代分割算法：“ML—MAP”法。实验表明，该算法在无需知道Gibbs参数和参数估计的情况下，能够快速合理地实现对多纹理图像的分割。     

基于变权马尔可夫随机场的遥感图像变化检测

遥感图像变化检测通过分析比较不同时相所获得的遥感图像来获取变化信息,目前已经成为对地监测最有效的手段.针对传统马尔可夫随机场遥感图像变化检测算法的不足,提出一种基于变权马尔可夫随机场的遥感图像变化检测算法.该算法重新定义了马尔可夫能量函数的计算过程.实验结果表明该算法是一种有效、精确的变化检测算法.     

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。     

基于混沌电磁场优化算法的多阈值彩色图像分割

为了解决彩色图像多阈值分割中计算时间长、分割精度低的问题,在电磁场优化算法(Electromagnetic Field Optimization,EFO)的基础上引入一种混沌策略用于算法初始化中,提出混沌电磁场优化算法(Chaotic Electromagnetic Field Optimization,CEFO)对图像的最佳阈值向量进行搜索。将其与另外5种优化算法进行对比,采用PSNR、MSSIM和FSIM 3个图像质量评价指标和算法运行时间(CPU Time)对6种分割算法进行分析比较。结果表明,CEFO具有收敛速度快、分割精度高的优势,能够胜任多阈值彩色图像分割的工程任务。     

基于局部动态阈值的矾花图像分割

提出并实现了一种局部动态阚值分割算法,该算法应用于矾花图像,先求取各局部图像的阈值,再获得局部动态阀值,进行二值化分割。实验表明,该算法切实可行,能取得初步的分割结果,获得较高的分割精度。     

基于U型网络复合特征的视网膜血管分割方法

视网膜血管自动分割是实现糖尿病、心血管疾病,以及多种眼科疾病自助诊断的关键步骤.血管末端消失、血管与视盘相混淆是导致分割准确率下降的主要原因.针对此类问题,提出一种基于编码器-解码器的复合特征视网膜血管分割方法.将U-Net的对称结构与HRNet保持高分辨率表征的方法相结合,构建复合特征提取融合模块,使神经网络充分...     

基于小波变换的图像分割研究

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容,提出了小波变换多分辨率分析方法与改进分水岭分割算法相结合的综合分割方法.此方法利用逐层影射和小波反变换可以得到高分辨率图像,与在原始图像上直接进行传统分水岭分割算法相比较,该方法的实验结果能有效地减少分水岭算法图像过分割现象,经实验证明了该方法的有效性和实用性.