| 折棍变分贝叶斯图像分割算法 |
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| 引用本文： | 董道广, 芮国胜, 田文飚. 折棍变分贝叶斯图像分割算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2020, 32(2): 270-276. DOI: 10.3724/SP.J.1089.2020.17859 |
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| 作者姓名： | 董道广 芮国胜 田文飚 |
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| 作者单位： | 1.海军航空大学 烟台 264001 |
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| 摘 要： | 为提高图像分割的抗噪鲁棒性并解决分割数目的自适应确定问题,通过在聚类标签先验概率的折棍构造过程中建立Markov随机场,将空间相关性约束引入Dirichlet过程混合模型的概率建模,使聚类的空间平滑性得以增强,并采用变分推断方法获得聚类标签的收敛解析解,提出一种基于折棍变分贝叶斯推断的图像分割算法,实现了对像素聚类标签和分割数目的同步自适应学习,避免了传统方法中因引入空间相关性约束而出现的计算复杂问题.基于Berkeley BSD500图像测试数据集的数值实验结果表明,该算法具有比现有的混合模型聚类图像分割算法更高的PRI值,且在低于0.1的噪声方差条件下表现出了更优的抗噪鲁棒性.
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| 关 键 词： | 混合模型 图像分割 空间相关性约束 贝叶斯推断 |
| 收稿时间： | 2019-05-20 |
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