一种具有边缘保持的MRMRF模型图像分割方法

针对常规四叉树结构的多尺度马尔可夫随机场(MRMRF)模型非重叠区域在最优化过程中所造成的块效应以及建模和推理过程均会导致低分辨率图像边缘细节模糊、缺失的现象,本文提出了一种具有边缘保持的MRMRF模型图像分割方法(EPMRMRF)。首先,所提模型利用邻接区域之间的交互重叠约束,将局部区域的优化传递到相邻区域;其次,采用具有边缘保持作用的Cauchy分布提取图像的多尺度边缘先验知识,在不同尺度上实现图像局部区域特征和多尺度边缘特征的融合。最后,本文提出一种分层区域置信度传播算法(HRBP)对提出的EPMRMRF分割模型进行迭代优化,基于最大后验准则(MAP),求解MRF最大后验全局分布。实验结果表明,提出的模型不仅有效保持了图像分割结果的边缘,获得了更好的分割结果,而且具有较快的分割速度,PRI相似性评价指标平均提升至0.8909,GCE差异性评价指标平均降低至0.1923。