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在现有的马尔可夫随机场图象恢复与分割模型中,图象场能量最低组态被看成是原始景物的一种最优估计。但在图象灰度值发生变化的边界上,能量最低组态不对应于原始景物,从而造成恢复(或分割)误差。本文对这类模型作了改进,利用改进的模型给出了一种引入边界信息的松弛算法,并给出了应用该算法对低信噪比图象进行恢复处理的计算机模拟结果。 相似文献
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线元马尔可夫随机场模型和重建 总被引:1,自引:1,他引:0
本文提出了一种线元马尔可夫随机场模型,其状态由一定方向的线元及其空间相互关系加以描述,利用神经元网络的学习功能和多值Boltzmann机模型,对线元马尔可夫随机场模型进行重建,计算机实验结果证实了重建算法的有效性。 相似文献
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一种新的基于时空马尔可夫随机场的运动目标分割技术 总被引:8,自引:0,他引:8
在图像处理领域,视频图像序列中的运动目标分割技术是一个被广泛研究的热点课题。该文提出一种新的基于时空马尔可夫随机场的运动目标分割技术。首先,对视频序列的前后3帧图像进行处理,获得两帧初始标记场;随后,对两帧初始标记场进行“与”操作,获得共同标记场;最后,以原始图像的色彩聚类图像作为先验知识,重新定义Gibbs能量函数,并利用迭代条件模型(ICM)实现最大后验概率(MAP)的估算问题,获得优化标记场。实验结果表明:该模型克服了传统时穿马尔可夫随机场模型因运动产生的晶露遮挡现象,同时减弱了运动一致性造成的空洞现象并削弱了噪声的影响。 相似文献
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电路板红外图像芯片提取是电路板红外图像故障检测系统中的重要环节,已成为红外图像分割领域关注的一个重点。传统的芯片发热区域提取方法大多需要人工干预,且分割效果不理想,容易丢失边缘信息,导致细节特征不明显。针对以上缺陷提出一种结合博弈论的改进马尔可夫随机场分割算法。首先用现有的OTSU算法对图像进行粗分割,将图像分为两个子集(背景域和目标域),然后利用马尔可夫随机场(MRF,Markov Random Field)理论建立图像分割模型,最后利用结合博弈理论的MMD(Modified Metropolis Dynamics)算法,根据模型分别对每个子集进行细致分割,提取核心发热区域。实验表明,改进算法应用在电路板芯片发热区域提取时,能够较好地抑制噪声,准确处理边缘信息,与传统算法相比,在视觉效果和客观数据上都有很大的提高,具有一定的准确性和鲁棒性。 相似文献
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吉布斯随机场模型及其在图象处理中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
本文论述了吉布斯(Gibbs)随机场模型及其在图象处理中的应用,描述了根据这类模型而提出的纹理图象生成算法和有噪图象及纹理图象分割的各种MAP算法。 相似文献
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电路板红外图像芯片提取是电路板红外故障检测系统中的重要环节,已成为红外图像分割领域关注的一个重点。针对红外图像的特性及传统分割算法效率和精度不足的缺陷,提出一种基于两种优化策略博弈的马尔可夫随机场红外图像分割方法。首先通过OTSU算法对图像进行初始分割;然后利用马尔可夫随机场理论建立图像分割模型;最后,通过SA、ICM优化策略间的博弈对图像进行分割,将两种优化策略视为博弈的两个局中人,通过寻找博弈的纳什均衡点来实现分割;实验结果表明,算法能够无人工干预地准确提取电路板红外图像所有芯片发热区域,并且很好地抑制噪声,准确处理边缘信息,具有一定的实用性和鲁棒性。 相似文献
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基于快速EM算法的马尔可夫随机场模型运动目标自动分割 总被引:2,自引:2,他引:2
文章提出一种基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的运动目标自动分割算法。该算法采用高斯混合分布描述视频序列的差分图像,对标准Expectation—Maximization(EM)算法进行了改进,提出了快速EM算法。从不完整数据中估计出概率模型的参数。在此基础上建立马尔可夫随机场模型,构造系统能量函数。然后通过条件迭代模型(ICM)优化算法求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标。实验结果证明,该算法对运动目标分割具有很好的分割效果。 相似文献
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提出了一种新的基于非均匀马尔可夫随机场(MRF)的图像分割算法。基于非均匀马尔可夫随机场的图像分割的关键是对MRF中耦合系数的估计。本文结合四叉树分解提出了一种新的非均匀MRF的耦合系数估计方法。先对图像用传统的MRF分割方法进行预分割,再在预分割的基础上用边缘检测算子检验出预分割图像中的边缘,再利用图像的边缘信息对图像进行四叉树分解,把图像分成不同大小的子块。再根据每个子块的大小,估计出非均匀MRF的耦合系数。实验表明,将本文方法估计出来的耦合系数应用到分割算法中去,能明显改善图像分割的效果,而且具有更好的自适应性。 相似文献
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视频对象分割中基于Gibbs随机场模型的时空分割结合方法 总被引:5,自引:0,他引:5
本文提出了一种基于Gibbs随机场模型的时空分割结合方法 ,用于视频对象的分割 .该方法为每一帧图像的分割模板建立Gibbs随机场模型 ,将时间域分割结果作为初始标记场 ,空间域的分割结果作为一个图像观察场 ,然后利用Gibbs模型的约束条件将二者结合起来 ,得到该帧最后的分割标记场 .实验结果表明 ,这种时空结合方法可以较好地避免以往的比重法过分依赖于空间域分割精度的问题 . 相似文献
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视频对象分割中基于Gibbs随机场模型的空分割结合方法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文提出了一种基于Gibbs随机场模型的时空分割结合方法,用于视频对象的分割.该方法为每一帧图像的分割模板建立Gibbs随机场模型,将时间域分割结果作为初始标记场,空间域的分割结果作为一个图像观察场,然后利用Gibbs模型的约束条件将二者结合起来,得到该帧最后的分割标记场.实验结果表明,这种时空结合方法可以较好地避免以往的比重法过分依赖于空间域分割精度的问题. 相似文献
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本文利用隐马尔可夫随机场和高斯模型分别建立标号场和特征场的邻域关系,提出了基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类分割算法。该算法用隐马尔可夫随机场模型定义先验概率,并将该先验概率作为尺度控制因子引入到KL(Kullback-Lerbler)信息中,在目标函数的定义中,KL信息作为规则化项,其系数表示算法的模糊程度。在基于高斯模型的后验概率中,像素相关性被定义在空间和谱间,并用该概率的负对数值表征像素点到聚类中心的非相似性测度。通过对合成遥感影像和高分辨率遥感影像进行分割实验,证明了算法的有效性和普适性。 相似文献
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特征符号随机场-Gibbs模型及其在纹理分割中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了特征符号随机场的概念,定义了新的特征符号随机场-Gibbs模型,并讨论了它在纹理分割中的应用,与传统马尔柯夫随机场模型方法相比,由于包容了更多,更细致的图象信息,本文的方法能够得到更精确的分割结果,同时,新模型仍然有比较简单的模型形式,模型估计方法简单,利于在线运用,与传统特征聚类分割方法(如多通道持征聚类分割方法)相比,本文不要求得到相对纹理区域具有稳定性的特征,并利用Gibbs模型来 相似文献
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一种图象纹理特征提取与分割的新方法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文介绍了一种用于提取图象纹理特征的新的二维最佳数字滤波器(ODF),该滤波器是基于有限长球序列(FPSS)和离散付里叶变换(DFT)设计的,它具有能量损失最小的最佳频率响应特性。用若干具有不同中心频率和带宽的这种滤波器覆盖频率平面,可以抽取图象的纹理转征,进而利用一个非参数分类器,可对纹理图象实行有效的分类和分割。文中给出了一个人工纹理图象和一个自然纹理图象分割的实例。 相似文献