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.     

基于扩散方程和MRF的SAR图像分割

该文提出了一种基于图像扩散方程和马尔科夫随机场(MRF)的合成孔径雷达(SAR)图像分割方法。在传统MRF算法的基础之中,引入对图像的扩散,用来平滑SAR图像中的噪声,保护图像中的边缘部分,并且加快收敛的速度。首先对输入的SAR图像进行扩散,通过MRF进行统计,得到图像中各点的后验概率,再对得到的后验概率进行扩散。与传统的MRF算法进行比较,该文的方法较好地去除了误分割斑块,减少算法的运行时间。     

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。     

应用分层MRF/GRF模型的立体图像视差估计及分割

视差估计与分割是立体图像编码及立体视觉匹配的核心问题,本文提出一种基于分层MRF/GRF模型和交叠块匹配(HMOM)视差估计算法以及结合主动轮廓模型的视差分割提取算法.该混合视差估计方法,可得到光滑准确,且具有清晰边缘的视差场;并便于用主动轮廓模型提取感兴趣对象(OOI)的视差轮廓.与通常的变尺寸块匹配(VSBM)相比,本算法得到的视差补偿图像的峰值信噪比可提高2.5dB左右.本文得到的视差场及对应的轮廓可进一步用于立体图像编码以及视频对象分割.     

马尔可夫化的多尺度FCM在影像分割中的应用

为了同时处理影像分割问题中的随机性与模糊性,提出了一种多尺度(MR,multi-resolu-tion,马尔可夫随机场(MRF,markov random field)模型下的模糊C均值(FCM,fuzzy C-means)聚类分割算法(MR-MRF-FCM)。利用FCM算法能够处理影像模糊性的优点、MRF模型描述空间关系的长处以及小波的多尺度分析的优点,先对影像进行多尺度小波分解,并对小波系数建立MRF,进而用MR-MRF中的条件概率矩阵代替FCM算法的隶属度矩阵。实验结果从视觉效果和定量指标两方面表明,本文方法优于经典的MRF、多尺度MRF、FCM和核FCM等方法。     

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。     

融合多尺度信息和MRF的序列图像运动目标分割

提出融合小波域多尺度信息和MRF模型的序列图像运动目标分割算法。对视频每帧图像进行小波多分辨率分析,融合每一尺度的特征信息,在此基础上构建每一尺度MRF模型的特征场和标记场;标记场采用Potts模型建模,同一尺度观测特征场采用混合高斯模型建模,同标记的特征场采用高斯模型进行建模,相邻尺度间标记场用一阶Markov转移概率描述;最后,利用迭代条件模式(ICM)实现MRF模型中后验分布函数最优,完成运动目标分割。实验结果表明,该算法能较好的提取运动目标信息,在固定场景的视频监控中具有一定的适用价值。     

基于可能性FMRF的红外图像分割算法及其参数估计

模糊马尔可夫随机场在多值图像分割问题中多采用分段模糊的方法将多值问题转化成多个两值模糊问题,这种方法的模糊度完全依赖像素的灰度值,从而很容易陷于局部最优解。基于可能性测度的模糊随机场摆脱了隶属度对灰度的依赖,使分割结果更容易收敛于全局最优。同时基团类型“相似性”的提出,改进了随机场基团定义的苛刻性,使得基团类型具有更好的包容性与多样性,可广泛地应用到复杂环境下的多值图像分割问题中。最后给出了该算法的EM参数估计方法和图像分割仿真实验。     

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.     

一种基于区域的交互式MRF图像分割算法设计与实现

提出一种基于区域的交互式MRF图像分割算法,有效地解决了传统MRF方法中初始参数不易准确估计的问题,并能自动检测和矫正出现的误分割。算法在meanshift预分割得到的过分割区域上进行人工标记,并将图像转化到L*u*v空间,用较简单的欧式距离表达不同像素点之间的差异。同时,分析了误分割可能出现的情况,分类别对误分割现象进行自动检测,然后运用基于区域势能的区域合并方法对误分割进行自动矫正。通过对医学图像及自然彩色图像进行实验,实验结果表明该算法能准确地完成分割任务,并实现对误分割现象的自动检测和矫正,与传统MRF及Graph Cut算法相比,该算法能获得更准确及更平滑的分割结果。     

基于模糊阈值和水平集的红外图像分割方法

针对阈值法分割红外图像易产生误分割和水平集分割方法受初始曲线限制大,提出了一种结合模糊阈值与水平集的自适应红外图像分割方法。该方法首先采用二维Otsu方法计算阈值,利用该阈值获取模糊阈值分割法中的窗口宽度,使模糊阈值分割法具有自适应性;然后采用此自适应模糊阈值分割法预分割红外图像,利用预分割结果自动获取水平集初始曲线;最后将Chan-Vese方法与Shi方法结合提出改进的水平集方法,并用此方法分割红外图像。实验结果表明,本文方法具有较好的分割效果和较强的鲁棒性。     

基于形态学与二维Otsu相结合的红外图像分割方法

Otsu法是常用的基于阈值的图像分割方法之一,二维Otsu法利用图像的像素灰度值分布及邻域像素的平均灰度分布构成的二维直方图对图像进行阈值分割。由于红外图像具有低对比度、低信噪比、边缘模糊的特点,仅采用二维Otsu对其进行分割,由于噪声的影响,分割后的图像会有边缘信息不清晰以及误分割的问题。针对这个问题,本文提出的形态学与二维Otsu相结合的红外图像分割方法。实验证明,利用形态学可以保留图像基本形状,弥补分割图像细节,并使图像的轮廓更光滑的特点,达到较好的红外图像分割效果。     

一种基于简化马尔可夫随机场的红外图像快速分割方法

分析了传统的基于马尔可夫随机场图像分割算法收敛速度慢和固定加权等缺点,提出了一种基于简化马尔可夫随机场的红外图像快速分割算法。该算法首先对红外图像极大似然初始分割,并利用简化马尔可夫随机场对图像进行建模。在此基础上采用自适应的加权变化形式进行迭代,不但加速了分割算法的收敛速度,而且使得分割效果都大为改善。在真实的飞机和舰艇红外图像上,该算法都取得了较好的分割效果。     

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.     

复杂背景下的最大熵阈值红外目标分割算法

为了有效地分割出实际拍摄中的红外目标信号,提出了一种适用于复杂背景下的最大熵阈值红外目标分割算法;该算法根据图像中信号的相关性,对图像的干扰信号的预处理,随后对所得的图像信号进行熵值的求取;接着根据目标与背景信号的分布特性,对所获得的目标信号与背景信号进行深入提纯处理,最终获得更为理想的红外目标信号。实验结果表明,该算法能够在不同背景下始终保持较好的红外目标分割效果,且具有耗时低、清晰度高的分割优势。     

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.     

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。     

基于能量梯度场映射关系的红外图像分割方法

为了解决红外图像在图像配准中对比度低、背景复杂、红外目标受噪声干扰严重、传统分割方法易产生过分割或欠分割的问题,提出了一种基于改进的脉冲耦合神经网络(PCNN)和形态学方法的红外图像分割算法。首先根据图像能量分布情况提取纹理图像,将纹理图像通过PCNN进行分割,PCNN的链接强度根据区域能量在梯度场的变化自适应设定;由于PCNN的点火位置集中于红外目标部分,通过点火映射图可以得到连贯清晰的红外目标轮廓;再通过形态学方法滤除背景干扰。结果表明,该方法能够精确分割红外图像,分割结果优于传统方法。     

Infrared image segmentation algorithm based on distribution information intuitionistic fuzzy c-means clustering

Due to the sensitivity of the traditional intuitionistic fuzzy c-means (IFCM) clustering algorithm to the clustering center in image segmentation,which resulted in the low clustering precision,poor retention of details,and large time complexity,an intuitionistic fuzzy c-means clustering algorithm was proposed based on spatial distribution information suitable for infrared image segmentation of power equipment.The non-target objects with high intensity and the non-uniformity of image intensity in the infrared image had strong interference to the image segmentation,which could be effectively suppressed by the proposed algorithm.Firstly,the Gaussian model was introduced into the global spatial distribution information of power equipment to improve the IFCM algorithm.Secondly,the membership function was optimized by local spatial operator to solve the problem of edge blur and image intensity inhomogeneity.The experiments conducted on Terravic motion IR database and the data set containing 300 infrared images of power equipment show that,the relative region error rate is about 10% and is less affected by the change of fuzzy factor m.The effectiveness and applicability of the proposed algorithm are superior to other comparison algorithms.