【摘要】：圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺中的經(jīng)典問題,在許多領(lǐng)域都有重要應(yīng)用.由于圖像信息存在不確定性,難以獲得精確的分割結(jié)果,為應(yīng)對(duì)圖像分割中的不確定性問題,將證據(jù)理論這一不確定性建模與推理工具與馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)相結(jié)合,提出證據(jù)馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)(EMRF)模型,并基于此提出新的圖像分割算法.EMRF利用證據(jù)標(biāo)號(hào)場(chǎng)描述像素標(biāo)號(hào)的含混性,以證據(jù)距離描述相鄰像素間的標(biāo)號(hào)關(guān)系,利用條件迭代模型(ICM)算法進(jìn)行優(yōu)化.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,EMRF相較于傳統(tǒng)馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)、模糊馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)和傳統(tǒng)的基于證據(jù)理論的方法,能獲得更好的分割效果.
[Abstract]:Image segmentation is a classical problem in computer vision and has important applications in many fields. Because of the uncertainty of image information, it is difficult to obtain accurate segmentation results. In order to deal with the uncertainty in image segmentation, evidence theory, an uncertain modeling and reasoning tool, is combined with Markov random field. Based on the evidence Markov random field (EMRF) model, a new image segmentation algorithm is proposed. EMRF uses evidence label field to describe the ambiguity of pixel labeling, and describes the labeling relationship between adjacent pixels by evidence distance. The conditional iterative model (ICM) algorithm is used to optimize the model. The experimental results show that compared with the traditional Markov random field, the fuzzy Markov random field and the traditional evidence-based method can achieve better segmentation effect.
【作者單位】： 西安交通大學(xué)智能網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)絡(luò)安全教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;西安交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;西安交通大學(xué)機(jī)械振動(dòng)與強(qiáng)度國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;西安交通大學(xué)航天航空學(xué)院;
【基金】：國(guó)家973計(jì)劃項(xiàng)目(2013CB329405) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61573275,61671370) 陜西省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2013KJXX-46) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(xjj2016066,xjj2014122)
【分類號(hào)】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

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5 王琳;劉君;黎明;;應(yīng)用馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的金屬疲勞斷口條帶分割[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2012年03期

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

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3 高如新;2.1維簡(jiǎn)約圖的表達(dá)、計(jì)算與應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2009年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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2 亓玉佩;高階乘冪法應(yīng)用于基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的肺部4D CT圖像配準(zhǔn)方法研究[D];山東大學(xué);2017年

3 石嶺;基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的木材表面紋理分類方法的研究[D];東北林業(yè)大學(xué);2006年

4 王瑞;基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的非紋理圖像修補(bǔ)技術(shù)研究[D];長(zhǎng)春理工大學(xué);2009年

5 王琳;基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的金屬疲勞斷口圖像的紋理分割[D];南昌航空大學(xué);2011年

6 賈越;基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)算法的水下圖像深度提取[D];中國(guó)海洋大學(xué);2014年

7 林芬華;基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的膝關(guān)節(jié)磁共振圖像分割方法的研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2010年

8 徐步玉;基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：2405541