用于图像分割的局部区域能量最小化算法

针对点对马尔可夫随机场(Pairwise MRF)模型中像素成对交互的结构不能充分描述图像丰富的局部统计特征问题,在研究Pairwise MRF模型基础上,提出了一种基于局部区域能量最小化的图像分割算法.该算法先利用图像局部区域信息构造局部区域能量模型,建立了一种局部交互的区域马尔可夫随机场分割模型,然后采用无环置信传播(LBP)算法对MRF全局能量进行优化.优化过程中,对局部区域能量进行收敛并按照MAP准则估计局部区域标号,通过LBP算法把局部区域信息传递到邻域区域中去.实验结果表明,所提出的新算法较标准LBP算法具有更好的分割结果,并有效地抑制了图像噪声信号和纹理信号对分割结果的干扰和影响.     

利用组合马尔可夫模型的非监督图像分割方法

提出了一种基于边缘辅助的组合马尔可夫随机场模型(E-CMRF),并应用于非监督图像分割.在传统的马尔可夫标号场(MRF)基础上引入边缘二值随机场,二者相互作用构成组合随机场.该模型使用期望最大(EM)算法对待分割图像完成参数估计,并运用动态能量权值提高收敛速度.最后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,运用改进的Metropolis采样算法求得最大后验概率解.实验结果证明,该分割方法不需要人工给出先验信息,在具备抗噪性等特点的同时提高了分割精度.     

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.     

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;在提高修复效率的同时,取得了更理想的修复效果.     

基于MRF分层高斯混合模型的脑MR图分割

脑部磁共振(MR)图像由于偏移场和噪声存在灰度不均的特点.针对传统高斯混合模型应用于MR图像分割中存在噪声和异常值敏感等问题,提出一种基于马尔可夫随机场(MRF)的分层高斯混合模型分割算法.将传统的高斯混合模型进行分层处理,使用高斯混合模型替代其中的高斯分布;针对图像像素点构建MRF,更新分层高斯混合模型的先验概率;根...     

基于马尔可夫随机场和模糊C-均值聚类的DTI图像分割算法

传统的模糊C-均值聚类(FCM)算法只考虑了图像灰度信息,未考虑图像的邻域信息,抗噪性能不够理想.为了充分利用图像空间信息,提出一种结合马尔可夫随机场(MRF)的自适应加权FCM改进算法.该算法根据局部密度判断像素在其窗口邻域范围内的离散种类,将MRF空间约束场和隶属度场的权重根据像素离散种类进行自适应变化,在消除噪声影响的同时,尽可能保留弥散张量成像(DTI)的图像细节信息.实验结果表明:该算法可以准确分割DTI图像,得到边缘清晰且细节信息保留良好的分割结果,与FCM算法以及MRF和FCM融合算法相比,其分割系数至少提高了3%,分割熵至少降低了2%,分割聚类效果得到提高,且分割系数和分割熵都不易受噪声幅度的影响.     

基于均值场理论和马尔可夫场的运动目标分割算法

研究了基于均值场理论和马尔可夫场的运动目标分割方法.该算法先对帧差图像进行简单的前背景划分,再采用均值场理论(MFT),建立马尔可夫随机场(MRF)模型,构造系统相应的能量函数.然后通过求取最大后验估计(MRF-MAP),即求最小能量函数,得出标记场,提取运动目标.实验结果证明:该算法能够很好地消除噪声,对运动目标分割具有较好的分割效果.     

基于模糊TS-MRF模型的无监督声纳图像分割

为解决声纳图像本身特征信息较弱,而树结构化的马尔可夫随机场(TS-MRF)算法在分割中过分依赖祖先节点,且在标号分割中仅考虑区域内部一致性而忽视区域边缘的各向异性的问题,提出了一种模糊树结构化的马尔可夫随机场(TS-MRF)模型的声纳图像分割算法.在TS-MRF势函数中引入广义模糊算子,以模糊隶属度作为像素相似度度量,将邻域信息融入到分裂节点参数的确定中,使得先验概率的刻画更加精细.已知图像观测特征前提下定义分裂增益系数来反映分裂前、后标号后验概率的比值,并将对增益系数的判断作为确定二叉树节点分裂的依据,降低求解后验概率最大的计算复杂度.结合区域分裂合并方法完成对声纳图像无监督分割.实验结果从视觉效果和客观评价表明:本分割方法相比于传统MRF和TS-MRF等分割算法,具有较高的分割精度和高鲁棒性.     

一种融合分层信息熵的MRF视频运动前景分割算法

针对视频图像中相邻像素的相关性对前景分割的影响问题,提出了一种以熵图像为纽带的分层马尔可夫随机场(MRF)视频运动前景分割算法.通过图像像素层和信息层构建自适应像素模型和动态光滑模型,增强了视频图像中邻域像素的空间一致性和时间连续性.然后在马尔可夫模型的框架下,采用多环置信度传播算法求解最大后验概率估计,提高视频运动前景分割的质量.实验结果表明该方法能够在不同的视频图像序列条件下完成对运动前景的有效分割.     

一种基于显著性区域分割的SAR图像配准算法

针对传统SIFT算法的配准精度和配准效率易受斑点噪声和图像灰度差异影响的问题,提出一种基于显著性区域分割的SAR图像配准算法.首先基于改进的马尔可夫(MRF)算法对SAR图像进行分割,结合区域特征和边缘特征筛选出稳定的显著性区域;然后在显著性区域的边缘附近进行SIFT特征点的提取;最后通过SIFT特征点的匹配实现图像配准.实验结果表明,该方法在保证较高的配准精度的同时,提升了算法效率.     

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。     

基于CSA和MCMC方法融合HMRF的脑部MRI自动分割研究

针对脑部磁共振(MR)图像分割问题,提出了一种基于克隆选择算法(CSA)和隐马尔可夫随机场(HMRF)的融合方法。首先,采用马尔可夫链蒙特卡尔(MCMC)算法对类标签进行估计,进行体素分类;然后,对分割结果进行偏场校正;最后,利用CSA的统计学进行HMRF模型参数估计,并利用迭代优化算法获得最终的分割结果。由于MCMC和CSA都是全局优化技术,所以HMRF-CSA算法能够克服传统HMRF方法的局部收敛以及较低分割精度的缺点。在仿真脑部MR图像集BrainWeb上的实验结果表明,对于主要脑部结构,本文算法的分割精度高于其他几种算法,且对图像伪影具有鲁棒性。     

融入形状先验的马尔科夫图像分割

在马尔科夫(MRF)图像分割框架中融合形状先验约束,把图像分割问题作为最大后验(MAP)估计的一个马尔科夫随机场,在本质上,相当于最小化吉布斯能量函数.然后通过通量最大约束将形状先验信息合并到吉布斯能量函数,最后用图割技术最小化使吉布斯能量函数达到最优解,促使分割轮廓接近给定的形状模板.实验结果表明,算法效率得到了提高,分割效果得到了很大的改善.     

基于小波域MRF模型的SAR图像分割

针对存在严重斑点噪声的合成孔径雷达(SAR)图像的分割问题,提出了一种基于小波域马尔科夫随机场(MRF)模型的算法.该算法综合利用了隐含马尔科夫树的相关邻域信息和图像的多分辨率描述的信息,将期望最大化用于先验概率分布参数的估计,采用最大后验准则来进行图像的分割.通过对SAR图像的分割实验表明,该算法可有效去除斑点噪声的影响,并能在准确分割目标的同时保留目标的细节信息.     

复杂场景中动目标图象分割的一种快速算法

提出了一种利用序列图象从复杂背景中分割动目标图象的新算法。首先利用马尔科夫随机场（ＭＲＦ）模型和连续线过程建立较精确的目标函数，采用并行计算方法计算出速度场，然后以此为依据实现对目标图象的并行分割。实验结果表明：该算法不仅能适应多种复杂场景，而且分割精度高、速度快。     

基于多随机场遥感图像分割

结合二维Wold分解技术来对遥感图像进行分割，将图像分解为确定性随机场和纯不确定性随机场，通过调整它们之间的比例关系，来加强纹理边缘，从而改善马尔可夫标记场模型对纹理边缘过平滑的现象．实验对城区目标进行提取，结果表明本方法的有效性优于纯马尔可夫随机场所采取的分割方法．     

图像分割技术在医学图像处理中的应用研究

图像分割是图像处理、图像分析的关键步骤,而医学图像分割是图像分割的一个重要的应用领域,也是一个经典难题。从应用的特定角度,论述了医学图像处理中图像分割的几种算法,对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行了阐述,并简要介绍了每种算法的特点及应用。     

多尺度边缘检测与图像分割的马尔可夫随机场模型

利用小波变换模极大值检测图像的多尺度边缘信息，根据这些信息和改进的马尔可夫随机场模型对低信噪比图像进行Ｂａｙｅｓ分割，结果表明，和一般松驰算法相比这种方法改善了图像分割的质量。     

FCM与KFCM-II算法在医学MRI图像分割中的应用研究

医学图像分割在医学图像处理,尤其是临床诊断的MRI图像分析中起着重要的作用。由于医学成像过程中存在着各种退化因素,当前各种分割算法仍难以很好满足高层应用的需求。为解决这一问题,FCM (Fuzzy C-means clustering)算法和它的核方法版本KFCM(Kernel-based FCM)可以应用于图像分割以取得更好的性能表现。对FCM和KFCM-II算法应用于MRI图像分割进行了比较,讨论了在这两种算法中应用灰度有偏场纠正的效果。实验结果表明,在FCM和KFCM-II中采用有偏场模型可以取得更好的分割性能。