基于马尔科夫随机场和遗传算法的图像恢复

提出了一种基于马尔科夫随机场和遗传算法的图像恢复的方法,线过程作为约束条件,二维遗传算法作为最优化工具,实验中对退化的二值图像进行恢复,结果显示此方法是有效的。     

一种基于MRF的快速图像修复算法

基于马尔可夫随机场(MRF)的图像修复算法,在纹理和结构区域均能获得较好的修复效果.然而,基于MRF对图像进行修复,各节点存在大量近似的候选块.传统基于MRF修复算法需要对各节点的近似候选块进行多次重复计算,执行效率低、计算量较大.为克服这一缺点,在马尔可夫随机场框架下,提出了一种快速图像修复算法.在初次迭代前,首先对破损图像进行预处理,采用自适应样本块修复算法,对高斯金字塔顶层的低分辨率图像进行快速的"预修复",以粗略估计破损区域中MRF内部节点的初始值,加快后续相邻节点间的消息传递及收敛速度.其次,以"预修复"结果中的初始信息为约束条件,提出了改进的置信度计算方法.同时,将初始置信度最高的候选块设为节点的第一候选块,根据预设的相似度判别阈值,并利用破损块源区域的纹理复杂程度,对MRF节点的候选块进行筛选,以避免同一个节点具有大量相似的候选块,提高节点的交互运算效率.最后利用MRF进行迭代计算,获得各节点的最优匹配块,实现图像的自动修复.实验仿真结果表明:与传统基于MRF修复算法相比,改进后算法的平均运算时间减少了75%以上,可以获得更高的峰值信噪比(PSNR),修复效果也更为理想;...     

基于GMM的EM分割算法在图像检索中的应用

大多数图像分割算法对于图像的分割结果比较详细,不适用于基于内容的图像检索,文中使用的EM算法可以将图像分割出一系列"有意义"的不同区域,更有利于图像检索。实验表明,此算法基本可以将图像中比较显著的区域分割出来,是一种适合图像检索的分割算法。     

基于Markov随机场模型的数字X光图像自适应增强算法

为明确X光图像纹理粗细和组织分布状况,强化呈现身体结构信息,降低模糊图像对医生诊断病情结果的错误判断,提出一种基于Markov随机场模型的数字X光图像自适应增强算法.该算法首先统计X光图像全部范围内相同亮度像素,利用直方图均衡化法将原始图像变换成灰度级分布影像,消除光线干扰;然后分析组织属性,通过灰度共生矩阵提取X光图像的纹理特征,获取图像纹理粗细和布局结构的灰度信息;最后通过映射函数和对数函数计算平均亮度,用Markov随机场模型调整图像明暗度,补充纹理细小部位亮度,再用随机场函数划分光滑图像,采取二次重构,以保证图像锐化增强效果平衡.仿真实验结果表明,该算法能提升图像的内部信息清晰度.     

CASVFMM改进算法及其在景物分析中的应用

对图像分割中的CASVFMM算法进行了改进.通过对原有势函数的修正,增加了势函数对像素特征的依赖性,使算法既保持了分割的连续性,又增强了分割收敛的稳定性.由此新算法在对不同类别图像的分割处理中,分割结果与原图像区域对应的一致性有明显增强.另外,对势函数的结构作了一定的修正,加快了算法的收敛速度,增强了算法收敛时分割结果的合理性.通过在MIT标准图像集上的景物分析仿真实验,对比说明了新算法较之CASVFMM算法改进的有效性,为其他图像分析应用提供了一种有效的分割方法.     

基于MRF模型的多层前馈网络纹理分割方法

提出一种基于马尔柯夫随机场 (MRF) 模型和多层前馈神经网络进行纹理分割的方法.利用二阶高斯MRF模型对图像纹理进行描述，采用最小平方误差方法进行参数估计，将估计参数作为纹理的特征向量，并且利用改进的BP算法对特征进行分类.对纹理图像进行的实验表明，与常规距离方法相比，采用这种方法进行纹理分割能取得更好的效果.     

基于方差分析特征检测的多聚焦图像融合方法

由于光学CCD传感器深度特性的限制,不可能得到一幅场景的全聚焦图像.为了克服这一缺陷,很多学者在这方面作出了研究,到目前为止,一种较好的方法是将多幅多聚焦图像通过某种融合策略汇总成为一幅图像,该幅图像充分表现场景各个位置的全聚焦信息.提出一种基于方差分析方法的多聚焦图像融合算法,对每一幅聚焦图像,求取每一个像素点的方差分析对比度函数.融合过程是根据这一对比度系数确定融合策略,得出融合结果图像.实验结果表明,该算法显示了融合性能的有效性.     

基于离散多小波变换的遥感图像融合方法

以不同分辨率的遥感图像为对象,基于Chui—Lian（CL）离散多小波变换的特性,提出了一种新的图像融合方法．该方法将两幅不同的源图像分别进行预处理和多小波分解得到各个分解图像,然后对分解图像分别采用基于区域特征的融合方法,得到混合的分解系数,通过多小波重构和后处理算法从而获得融合图像．该方法能够为图像融合提供一种比传统的小波变换更加精确的融合方法．实验结果证明采用这种方法可以得到更好的融合效果,不仅能够完好地显示源图像各自的信息,而且能更好地将源图像的细节融合在一起．     

递增EM算法的图像聚类

研究在样本子集中实现EM估计的递增EM算法.通过检测子样本的似然判断条件,自动选择样本递增的数量,建立子样本的拟合分布逐步逼进完全样本的高斯模型的过程,改进了传统EM算法在每一步迭代都需要遍历完全样本的计算复杂性以及效率较低的问题.实验结果表明,与EM算法相比,该算法能更早地达到估计值的领域,具有较快的收敛速度,聚类效...     

自适应先验马尔可夫随机场模型的图像分割算法

针对全局同态先验马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型在图像分割中不能有效利用图像局部统计特征的问题,提出了一种基于局部自适应先验MRF模型的图像分割算法.该算法基于贝叶斯理论,利用局部先验Potts模型描述图像的局部特征,建立了一种局部自适应先验MRF模型;提出了基于区域的置信度传播(Belief Propagation,BP)算法,把图像的局部区域特征传递到全局,最终基于最大后验准则(MAP)得到图像的分割结果.实验结果表明:所提模型对于图像中的噪声或者纹理特征等具有较好的分割,分割结果明显优于全局同态先验MRF模型;提出的自适应先验MRF模型对于图像的噪声或者纹理突变信号的干扰具有较强的鲁棒性;算法具有较少的迭代次数和较好的分割结果,且分割时间较短.     

基于马尔可夫随机场的医学图像分割

图像分割是一个经典难题,随着影像医学的发展,图像分割在医学应用中具有特殊的重要意义.马尔可夫随机场(Markov Random Field,即 MRF)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.并对基于MRF的传统条件迭代模式算法(ICM)进行改进,在初始分割后,对图像的像素点分为两类:稳定点和不稳定点,用队列存储不稳定点,每次迭代只对队列里面的不稳定点进行计算,以减少运算量.实验结果表明,改进的算法能够大幅度提高计算效率.     

基于马尔可夫随机场的遥感图像分割和描述

讨论了基于马尔可夫随机场的遥感图像分割．根据卫星遥感图像的特点,建立了相应的基于马尔可夫随机场的图像分割模型．由此将图像分割问题转化成图像标记问题, 并进一步转化成求图像的最大后验概率估计的问题． 本文引进了一种基于博弈理论的决定性退火算法, 可以用该算法对图像进行标记, 该算法收敛于局部最大, 在实验中取得了很好的效果．     

一种采用图像融合的鲁棒水印算法

为了提高数字水印技术的鲁棒性和改善嵌入水印信息的视觉特征,提出了一种采用图像融合的水印算法。该水印算法嵌入的水印信息采用作者的肖像,在水印的嵌入和提取过程中采用小波变换和图像融合技术。实验结果表明该水印算法具有以下优点：水印直观;有较好的抗噪声、抗压缩鲁棒性;算法简单。     

EM与PSO算法在图像统计模型拟合中的应用

针对期望最大值算法(EM)对图像统计模型初始值敏感和容易陷入局部极值的弱点,结合粒子群优化算法(PSO)全局寻优的特点,提出一种有效解决此问题的EM-PSO混合算法.该算法将粒子分为最优种群和进化种群,分别用EM算法和PSO算法进行更新.然后选取最优粒子群作为EM算法的初始值.仿真结果表明,用EM-PSO算法拟合图像统计模型比用EM算法拟合图像统计模型更准确.     

磁共振图像的随机场分割方法

基于Gibbs分布的Markov随机场是一个重要的先验模型,能够简单地通过势能形式表示图像像素之间的相互作用,从而把图像的先验知识和图像分割的数学模型相结合,利用Markov随机场方法提出了脑磁共振图像最大后验概率的分割模型,并通过迭代条件方法求解,与传统的K均值算法作比较,证明了算法的有效性。     

结合随机投影和稀疏表示的图像融合方法

引入压缩感知理论解决基于稀疏表示的图像融合方法中融合质量和数据压缩问题,探索在达到一定融合质量的同时降低融合所需计算代价的方法.该方法首先利用随机投影对待融合图像数据进行压缩,再对压缩数据进行稀疏表示得到稀疏系数,根据融合影响因子确定融合稀疏表示系数获得融合图像.实验验证了该算法的合理性和有效性,及在较低压缩比下具有与传统方法可比拟的融合质量.     

一种基于图像块分割的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像，提出了一种基于图像块分割的图像融合方法，采用块区域局部对比度将多聚焦图像分割成三部分：聚焦清晰区域、聚焦模糊区域以及两者之间的边界区域，对于清晰区域和模糊区域，直接选取清晰块区域作为融合后相应块区域；对于边界区域，建立了基于对比度的像素选取方法进行融合处理，实验对比结果表明，该方法明显优于拉普拉斯金字塔融合算法和离散小波变换融合算法。     

一种基于小波变换的图像融合新方法

图像融合是多传感器信息融合在图像处理领域的一个重要应用，以小波变换为工具是这一领域研究方法上的重大突破。在小波变换的基础上，对基于区域的融合算法进行了深入研究，提出了一种多光谱图像融合的新算法，并与其它几种算法进行了比较，仿真结果表明该算法简单，稳定性好，图像增强效果好，在图像增强中是一种比较可取的有效算法。     

一种新的图像融合算法

提出一种各分解层上的不同频率分量采用不同的融合算子的双正交小波函数图像融合的新方法。首先将参加融合的两幅图像进行双正交小波多尺度分解,再根据纹理信息函数和边缘亮度函数的相关系数,对分解后的高频部分和低频部分采用不同融合算子进行加权融合。仿真结果表明,该算法与传统的图像融合算法相比较,能得到清晰度更高,偏差指数更小的融合图像。     

由马氏链构造的复合随机场弱收敛的一些性质

研究了由马氏链｛ηｉ,ｉ≥０｝所产生的复合场ξｖｎ（ｔ）ｔ∈Ｔ∞＝［０,∞）２的性质,得其弱收敛于Ｇａｕｓ场ξ（ｔ）的条件