基于Markov随机场K-Means图像分割算法

 传统的K-Means算法在图像分割中只与特征向量有关,从而忽略了像素间的空间位置关系,因而分割模型是不完整的.本文利用Markov随机场描述图像像素间的邻域关系,引入拒绝度的概念到聚类目标函数中的同时,提出了初始类别及初始中心点的确定方法,提出了较为完备的基于Markov随机场图像分割算法.并通过实验验证该分割方法在效果及效率上的有效性.     

基于MRF的进化规划算法应用于红外图像分割

在中近程反坦克导弹红外制导系统中,图像分割的结果更注重于目标的位置信息。本文利用马尔可夫随机场(MRF)的局部相关特性,同时结合进化规划的全局优化搜索算法,提出了一种针对简单背景的红外图像分割算法。该算法模拟生物圈种群的竞争进化关系,对可能的目标区域给予较高的适应度,并对其余无关的背景和噪声进行快速的抑制,以达到突出目标和快速分割的目的。试验证明,该算法对简单背景下的中等目标有很好的分割效果,对噪声也有良好的抑制效果。     

基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类高分辨率遥感影像分割算法

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。     

基于区域MRF和贝叶斯置信传播的SAR图像分割

 本文通过定义新的势函数,将贝叶斯置信传播算法和区域MRF模型有效结合,提出了一种SAR图像分割算法.考虑到SAR图像丰富的纹理信息,该算法对分水岭分割后的过分割区域提取纹理特征,在得到的区域邻接图上构建MRF模型,并加入区域灰度均值和方差作为区域特征,利用FCM聚类的初分割结果定义区域的关联势函数,并将区域特征引入到置信传播算法中,定义了新的交互势函数.该算法充分利用了SAR图像空间的背景信息,所定义的新的交互势函数能在促进分割结果区域一致性的同时较好保护边缘.实验结果表明,相对于其他MRF模型分割算法,本文算法能取得更好的分割效果.     

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.     

基于Markov场的图像边缘增强方法

讨论了一种基于Markov场的图像边缘增强算法。该方法在对含噪图像进行处理时能有针对性的进行边缘增强,在提升边缘细节的同时不会增强噪声。该方法对红外图像的画质改善有参考价值。     

一种基于Markov过程和证据理论的多源图像融合分割方法

文章从多传感器图像的属性研究出发，提出图像分割的新概念。建立图像邻域系统的Markov过程和基于Markov过程的Dempster-Shafer融合分割模型。并充分利用象素间的空间邻接关系。用证据理论描述图象分类的不确定性，较好地解决了传感器图像分割信息不全的问题，实现了景物图像的准确分割。     

基于MAR-MRF的SAR图像分割方法

该文提出了一种基于多尺度自回归模型和马尔科夫随机场的SAR图像分割算法。算法引入多尺度自回归模型,建立层与层之间以及相邻层的像素点之间的数学关系,并将此模型与马尔科夫分割算法结合,实现了更为合理的多尺度分割策略。通过相邻尺度的依赖关系及同一尺度空间的马尔可夫性,使用多尺度自回归模型的预测结果来引导精细尺度图像分割,不仅使得最细尺度下的分割迭代次数减少;而且去除了最细尺度下多余的误分类斑块;同时还能够分割出清晰、平滑的目标边界,实现了较满意的SAR图像分割。     

一种基于马尔可夫随机场的SAR图像分割新方法

该文提出了一种基于马尔可夫随机场(MRF)的合成孔径雷达(SAR)图像分割新方法。在传统MRF的邻域基团势函数基础上,引入了图像邻域中各个像素的强度差值以及像素之间的距离因子,使SAR图像中空间上下文信息得到了更加充分的利用。根据贝叶斯定理将图像分割问题转化为最大后验概率的求取问题,运用迭代条件模型(ICM)算法求得最大后验概率的解。在实验中,将该文提出的方法、传统上使用ICM以及模拟退火(SA)优化方法的MRF分割运用于模拟的SAR图像以及真实SAR图像。比较结果证明,该文的方法在误分率以及抗噪性上更具优势。     

基于改进Markov随机场的高分辨率SAR图像建筑物分割算法

提出了一种基于改进Markov随机场模型的高分辨率SAR(Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达)图像建筑物分割算法.针对高分辨率SAR图像信噪比低和建筑物复杂纹理特性的特点,采用多尺度Markov随机场模型的最大似然准则方法获取图像的初始分割,并在传统Markov邻域能量模型基础之上提出一种新的基于Gabor纹理相似度的邻域势函数模型,采用ICM(Iterative Conditional Model,迭代条件模型)算法进行建筑物分割.多组实际高分辨率SAR图像的实验结果表明,与传统MRF算法等方法相比,本文方法具有更高的分割正确率,同时建筑物边界更为清晰平滑,分割效果较好.     

基于遗传算法的图像分割的研究

遗传算法是对生物进化论中自然选择和遗传学机理中生物进化过程的模拟来计算最优解的方法。遗传算法具有众多的优点,如鲁棒性、并行性、自适应性和快速收敛,可以应用在图像处理技术领域中图像分割技术来确定分割阈值。图像分割是图像处理技术的研究对象之一,它对于图像特征提取、图像识别等图像处理技术等有着重要意义。主要研究基于遗传算法的图像分割效果,采用Matlab软件进行仿真实验,对不同图像分割算法的效果进行比较。实验表明,遗传算法是处理图像分割的优秀算法,图像分割效果相比于传统的图像分割算法更加优秀。     

基于MRF模型的可靠的图像分割

本文提出一种可靠的图象分割算法。基于实际图象是分割图像叠加了不规则噪声的假设,用ＭＦＲ模型描述分割图象的先验分布,用被污染的高斯分布描述待分割的图像。采用Ｂａｙｅｓ方法,根据分割图像的后验分布所对应的ＭＲＦ模型的条件概率,用ＩＣＭ局部优化方法,获得ＭＡＰ准则下的图像分割结果。该算法与Ｌａｋｓｈｍａｎａｎ等提出的算法相比,具有更好的可靠性,实验结果是令人满意的。     

基于上下文和隐类属的小波域马尔可夫随机场SAR图像分割

该文针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像含有大量的乘性斑点噪声的特点,提出了一种小波域隐类属的马尔可夫随机场(Markov Random Field, MRF)图像分割算法来抑制噪声的影响。考虑到小波的聚集性和持续性,该算法重新构造了待分图像小波域模型以类属为隐状态的混合长拖尾模型,将隐类属的马尔可夫随机场推广到小波域上,并用改进的上下文模型估计尺度间转移概率,最后推导出了新的最大后验(Maximum A Posteriori, MAP)分割公式。仿真结果证明,该算法具有鲁棒性能够有效地抑制噪声对图像的影响,得到准确的分割结果。     

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.     

基于梯度重建与形态学分水岭算法的图像分割

由于分水岭算法存在着过分割的问题,文章提出了一个有效解决该问题的方法。首先,在图像预处理过程中先对图像进行形态学滤波,消除部分噪声;其次,采用形态学求梯度的方法得到原始图像的梯度图并对其进行开闭重建,在保留区域重要轮廓的同时去除噪声和图像细节;第三,对重建后的梯度图像进行基于标记约束的分水岭分割。试验结果表明：该方法能够很好地抑制过分割,同时通过结构元素的选择而具备一定的灵活性,整个过程无需进行合并处理,从而降低了分割的复杂性。     

线元马尔可夫随机场模型和重建

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。     

基于FCM和随机游走的地层图像分割方法

颜色特征是地层图像分割的重要依据,但地层图像的高噪声以及地层边界颜色混合使得颜色特征空间聚类分割方法无法获得很好的结果.本文提出了一种融合模糊C均值聚类与随机游走算法的图像分割算法,该算法在聚类过程中结合像素的空间信息计算像素的隶属度,在基于随机游走的半监督图像分割算法中像素结点构成的四连通图上插入类属结点作为已标记结点,将随机游走者第一次游走到某个类属结点的概率作为该像素隶属于该类的隶属度.实验结果表明,本算法可以对地层边界颜色混合区域的像素更准确地进行分类,噪声敏感性降低,有效解决构造模拟地层图像的分割问题.     

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。     

基于统计模型组的Markov SAR图像分割

该文首先介绍SAR图像分割的概念,分析了其地物数据的统计特性,在此基础上利用多种模型构成的统计模型组来匹配大幅SAR图像中各类地物的直方图分布,给出了衡量实际地物直方图和假设已知模型匹配程度的检验统计量,以此来选取最优的统计模型组;并提出了基于统计模型组的Markov随机场的SAR图像分割算法,利用Radarsat的实测数据验证了算法的有效性,给出了性能评估结果,并与其它分割方法做了比较。