基于区域确定的分层马尔可夫模型及其MPM算法

基于四叉树的分层马尔可夫随机场 (Markov random field, MRF) 模型在层间存在因果性, 不需要像非因果马尔可夫随机场模型那样的迭代算法, 但是传统的分层 MRF 模型常常导致分割结果具有块状现象和非连续边缘. 本文提出一种新的基于区域确定的半树分层 MRF 算法, 并推导出它的最大后验边缘概率 (Maximizer of the posteriori marginal, MPM) 算法. 在流域算法过分割结果的基础上, 该模型将层间的点概率转换为区域概率, 采用区域概率实现各层图像分割. 从 SAR 图像的监督分割实验结果来看, 本文提出的模型较好地克服了基于像素分层模型和单分辨率 MRF 模型带来的块现象和非连续边界, 因而具有更好的分割结果.     

一种分层马尔可夫图像模型及其推导算法

离散分层马尔可夫随机场(MRF)模型由于层间具有了因果性,因而其非迭代的推导算法比非因果的马尔可夫随机场模型的迭代算法复杂度低得多,结果更精确.针对图像分割问题中观测数据有限的情况,提出了一种新的基于离散分层MRF的半树模型,推导出了它的最大后验边缘概率(MPM)算法.半树模型不仅继承了一般分层模型快速、误分类少的优点,还避免了计算中遇到的数值下溢问题,减轻了分层模型带来的块现象,尤其适合大幅面图像的处理.     

对马尔可夫随机场特征级图像融合的改进

提出了一种基于MAP的Markov随机场的图像融合方法。将感兴趣区特征的均值与方差作为马尔可夫随机场的概率参数,选取合适的模型,根据优化算法快速求得MAP解,完成图像初始标记过程,根据最大后验概率模型,对图像进行特征层融合。通过两组遥感图像的实验,证明MAP-MRF模型在遥感图像特征层融合中,具有较目前常用方法更好的效果。     

基于融合分层条件随机场的道路分割模型

为了在道路检测中结合图像的多尺度特征以及点云的空间结构特征,使检测算法能有效地排除道路场景中的阴影、光线等干扰,本文提出一种基于融合分层条件随机场的图像和点云融合的道路分割模型．首先,利用Meanshift算法产生多个尺度的超像素分割,建立基于图像的多尺度分层条件随机场．将点云数据投影到图像平面,再建立基于点云的多尺度分层条件随机场．在条件随机场的像素层和点云层之间建立连接,构造多尺度的融合模型．然后,针对多尺度融合模型中图像层的每一层和点云层的每一层,分别提取对应尺度的图像特征或点云特征．每一层用梯度提升树算法根据提取的特征训练1个分类器,利用每一层的分类器得到对应层的数据项代价．最后,使用α扩张算法对融合模型进行联合优化求解．在KITTI Road数据集上的实验结果表明,该方法具有良好的道路检测性能．     

马尔可夫随机场在低信噪比图像恢复中的应用

提出一种基于马尔可夫随机场的二值图像恢复算法。该算法在迭代计算中对ISING模型中耦合系数J动态修改,是一种求解最大后验概率（MAP）的随机松弛算法,该算法兼顾条件迭代（ICM）算法计算量少和模拟退火（SA）算法全局收敛的优点。利用该方法恢复被加性高斯噪声污染的低信噪比图像,取得良好的实验结果。     

基于MRF-MAP的运动矢量恢复差错掩盖算法

针对帧间编码模式下出现图像块丢失的情况,提出一种有效的时间域运动矢量恢复差错掩盖算法。把运动矢量场建模为高斯马尔科夫随机场,对丢失图像块的运动矢量采用最大后验概率方法恢复,其权值能够根据空间和时间信息而自适应选择。仿真结果表明,该算法在客观和主观上都能获得高质量的图像。     

基于Markov随机场模型的运动对象分割研究

本文探讨了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MAP算法进行了改进,使用快速方法计算后验边缘。首先对视频处理对象进行初始分割,获取初始运动数目以及相应的运动模型的初始参数,然后通过参数估计,不断更新模型参数,之后通过把每个运动区域和运动模型相关联,来同时估计多个运动区域,最终达到分割的目的.实验结果证明,本文所提的方法对运动目标分割具有较好的分割效果.     

基于马尔可夫随机场的单目图像深度估计

图像深度获取是机器视觉领域活跃的研究课题。将图像深度估计问题归结为模式识别问题,以单目图像深度为待分连续模式类,在多尺度下对图像块提取绝对和相对深度特征,选择表征上下文关系的MRF（Markov Random Field）-MAP（Maximum a posteriori）方法,建立拉普拉斯模型,表述某图像块的深度和其邻域深度之间的关系。实验得到了某一类单目图像对应的深度图像,证明了该算法的有效性。     

基于HMRF先验模型的超分辨率重建

针对基于最大后验概率(MAP)的超分辨率重建算法在重建图像过程中存在的问题,提出一种基于Huber-马尔可夫随机场(HMRF)先验模型的超分辨率重建方法,采用HMRF作为图像先验模型,对图像进行分段超分辨率重建。仿真实验结果表明,与传统的MAP算法相比,该方法能更好地保存重建图像的边缘细节,有效提高重建图像的质量。     

基于小波域层次Markov模型的图像分割

针对两个状态的有限高斯混合模型逼近小波系数的不足和小波域隐马尔可夫树标号场相互独立的缺点,提出了一种基于小波域层次马尔可夫模型的图像分割算法,这种模型用有限通用混合模型逼近小波系数的分布,使有限高斯混合模型只是其一种特殊情况;在标号场的先验模型确定上,利用马尔可夫模型描述标号场的局部作用关系,给出标号场的具体表达式,克服了小波域马尔可夫树模型标号场相互独立的不足,然后利用贝叶斯准则,给出相应的分割因果算法。该模型不仅具有空域马尔可夫模型有效的递归算法的优点,同时具有小波域隐马尔可夫树模型中的马尔可夫参数变尺度行为。最后用真实的图像和合成图像同几种分割方法进行了对比实验,实验结果表明了本文算法的有效性和优异性。