视频对象分割中基于Gibbs随机场模型的时空分割结合方法

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 .     

自适应特征加权的Gibbs随机场影像分割方法

针对现有分割算法很少同时兼顾不同特征分量区分能力的差异和相邻像素间的相关性的问题,提出了一种结合Gibbs随机场的特征加权遥感影像分割方法.该方法首先依据训练样本计算各特征分量的区分能力,确定不同地物类别相应的特征分量的权重;然后利用加权最小距离分类法对影像进行初始分割,并利用Gibbs随机场来描述像素的空间相关性;最后综合Gibbs随机场描述的标记场和加权最小距离分类法描述的特征场来获取影像的最终分割结果.实验结果表明,Gibbs随机场能够有效地描述空间相关性,根据区分能力确定的权重强化了区分能力强的特征分量.     

一种新的基于时空马尔可夫随机场的运动目标分割技术

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。     

一种基于区域Gibbs势能函数的视频运动对象分割算法

提出了一种基于时空联合分析框架的视频对象分割算法,通过改进的分水岭变换对视频图像进行帧内空间区域划分,并根据帧间运动信息和区域的空间特性得到初步的分割掩模;然后建立基于区域的马尔可夫随机场分布模型,并定义对应的Gibbs势能函数,通过迭代条件模式(ICM)方法求解得到最小化能量,从而获得稳定的分割标记场,准确地提取视频对象。实验结果表明,提出的分割算法性能优于欧洲COST211研究组所得到的分割结果。     

基于区域的MRF模型用于SAR图像分割

本文提出了一种建立在流域算法过分割结果区域图上的马尔可夫随机场模型的SAR图像分割算法.由于将马尔可夫场随机场(MRF)模型建立在预分割的基础上,极大减少了计算复杂度,并利用SAR图像的分布模型建立多层MRF模型,采用模拟退火优化得到MAP估计的分割结果.实验证明较传统的基于像素的马尔可夫随机场分割算法,该方法极大提高了运算速度,并能取得较为满意的分割结果.     

基于时空马尔可夫随机场的运动目标分割技术

复杂场景下的运动目标分割技术是近年来多媒体通信技术研究的热点之一。文中提出一种基于时空马尔可地随机场模型的运动目标分割技术。首先建立运动序列图像的时空马尔可夫随机场模型并且构造其相应的能量耗费函数,通过模型可以提出期望的空间属性。然后利用迭代条件模型（ＩＣＭ）算法实现最大后验概率（ＭＡＰ）估算问题。最后利用形态滤波的方法对分割结果进行修正。模拟实验结果证明,该方法能够有效地抑制图像的噪声,对于运动     

基于混合高斯模型的三马尔可夫场红外图像分割

针对马尔可夫随机场在红外图像分割方面存在的问题,给出了一种基于混合高斯模型的三马尔可夫场红外图像分割算法.三马尔可夫场在马尔可夫随机场的基础上通过引入一个附加随机场和全体随机变量服从马尔可夫性假设,克服了马尔可夫场算法中对条件概率分布相互独立的要求,并赋予该附加随机场对目标和背景区域的标识作用,其中采用混合高斯模型作为三马尔可夫随机场的先验模型.仿真结果表明,文中提出的基于混合高斯模型的三马尔可夫场红外图像分割算法能够实现复杂背景的红外图像准确分割,得到较为理想的分割效果.     

基于EM参数“软”估计的SAR图像分割

借助EM算法和模糊理论,提出了一种基于参数"软"估计和Markov随机场的SAR图像无监督分割方法。首先利用多维空间的EM算法估计随机场的模型参数,并根据随机场模型参数分别计算观测数据的条件概率和标记图像的先验概率,继而根据最大后验概率准则将图像分成具有相似统计特性的同质区域,重复以上步骤直至收敛。通过与传统的参数"硬"估计分割算法的实验比较,该算法能更好保持图像边缘细节,区域连通性更好。     

基于FGM-MRF模型的图像分割

利用Ward聚类将图像进行初始分割,其结果作为基于空间邻域信息马尔可夫随机场(MRF)模型对图像再次分割的初值,图像分割的先验概率采用Ising模型,通过有限高斯混合模型(FGM)描述图像像素灰度的条件概率分布,利用期望-最大(EM)算法估计条件概率分布模型参数,用迭代条件模式(ICM)局部优化方法,获得最大后验概率(MAP)准则下的图像分割结果.通过与其他相关算法分割结果相比较,这种算法能够明显改善分割效果.     

基于图割优化的Markov随机场图像分割方法综述

Markov随机场能有效地刻画图像像素间的关系,具有完善的理论基础,因而在图像分割等领域得到研究者的关注.图割作为一种基于图论的组合优化方法,已经较好地用在基于MRF的图像分割等计算机视觉方面.简要介绍了Markov随机场模型和图割优化方法,给出了基于图割优化的Markov随机场图像分割框架,分析了Markov随机场方法和图割优化在图像分割中的研究现状,并指出其将来的发展方向.     

基于Gibbs随机场与模糊C均值聚类的图像分割新算法

模拟C均值聚类(FCM)是一种非常经典的非监督聚类技术,已被广泛用于图像的自动分割.由于传统的FCM算法进行图像分割仅利用了灰度信息,而没有考虑象素的空间位置信息,因而分割模型是不完整的,造成传统FCM算法只适用于分割噪声含量很低的图像.为了克服传统FCM算法的局限性,本文利用Gibbs随机场所描述的邻域关系属性,引入先验空间约束信息,提出拒纳度的概念,建立包含灰度信息与空间信息的新聚类目标函数,继而提出基于Gibbs随机场与模糊C平均聚类的GFCM图像分割新算法.实验证明,利用本文所提GFCM算法可以有效地分割含噪声图像.     

一种基于HMRF模型的无监督图像分割算法

研究了基于隐马尔可夫随机场(HMRF)模型的无监督图像分割问题.对于每一阶模型的图像分割,该算法充分利用了相邻模型之间的相关信息,由此,该算法克服了均值场算法对初始化条件要求非常苛刻的缺点.而且,针对无监督图像分割的模型选择问题提出了带惩罚项的误差平方和阶次判定准则.实验结果证实本文提出的阶次判定准则优于伪似然信息准则(PLIC),并且,该算法具有满意的分割结果.     

一种基于时空信息的VOP分割算法

本文提出了一种基于时空分割的甚低码率图像序列的高频对象分割算法。以绝对位移帧差作为时域分割的标准;空间域上采用了一种快速的优化分水岭算法,极大地减少了运算量;然后,将时空分割结果结合起来,获取最终分割结果。对MPEG－4标准视频会议测试序列的测试结果表明,利用该算法优异的性能,不仅可以得到完整而准确的视频对象,而且具有较快的运算速度,可以满足实时性的要求。     

基于时空标记场最大后验概率的多视频对象分割算法

该文提出了一种基于贝叶斯框架的时空标记场最大后验概率的多视频对象分割算法,根据视频序列帧间(时间域)和帧内(空间域)信息的不同特点,建立基于多个对象分割标记场的最大后验概率公式,并导出其最小能量函数,通过求解最小能量使其分割标记的后验概率达到最大。最小能量的优化求解用迭代条件模式(ICM) 方法,初始分割标记场用矢量直方图法得到。实验结果表明, 该文提出的算法对存在局部遮挡的多运动对象分割是有效的。     

结合颜色和MGD特征及MRF模型的场景文本分割

针对场景文本受到光照、复杂背景等因素影响而难以进行有效分割的问题,提出了一种融合颜色和最大梯度差(MGD,maximum gradient difference)特征及马尔科夫随机场(MRF,Markov random field)的场景文本分割方法。首先提取能够有效表达文本纹理特性的MGD特征,通过概率框架将其和颜色特征结合起来对观测图像进行建模;然后结合空间关系和邻域像素属性差异对传统势函数进行改进;最后建立场景文本分割的MRF模型,利用图割(graph cut)算法快速地求解该模型。实验结果表明,采用颜色和MGD特征相结合以及改进的势函数对分割结果具有较大地改善,尤其在光照不均匀及背景复杂情况下相比其他算法取得了较好的性能。