基于Markov随机场和FRAME模型的无监督图像分割

• 作者: 卞正中 李青 王莹 程兵 袁泽剑 贾新春 郑南宁
• 来源期刊: 中国科学E辑
• 学科: 工学
• 关键词: Markov随机场 FRAME模型 最大后验估计 迭代条件模型 图像分割
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 页码范围: 391-400
• 页数: 10页
• 分类号: TN91
• 字数: 5655字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1006-9275.2004.04.003

摘要

提出了一种多纹理图像的无监督分割方法.此方法应用两层的随机场模型对需要分割的图像进行建模.第一层用Markov随机场(MRF)模型表示一个不可观测的区域图像,第二层用"滤波器,随机场和最大熵(FRAME)"模型表示覆盖每一个区域的纹理图像,与传统的分层Markov随机场(HMRF)模型相比较,FRAME模型可以取较大的邻域系,从而对更加复杂的图案式样进行建模.根据Bayes定理,分割问题被转化成一个最大后验(MAP)估计问题.迭代条件模型(ICM)算法用来求解最大后验估计.提出一个基于局部熵率的算法来简化MRF参数的估计,FRAME模型的参数用最大期望(EM)算法估计.最后,使用一些合成的和真实的图像分别来做实验,实验结果表明该方法能有效地分割含有复杂纹理的图像,并且对噪声有一定的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卞正中	西安交通大学生物医学工程系	69	876	16.0	26.0
2	郑南宁	西安交通大学人工智能与机器人研究所	188	3039	29.0	46.0
3	李青	西安交通大学人工智能与机器人研究所	29	355	10.0	18.0
4	王莹	西安交通大学第一医院医学实验中心	80	370	11.0	17.0
5	袁泽剑	西安交通大学人工智能与机器人研究所	19	758	10.0	19.0
6	贾新春	西安交通大学人工智能与机器人研究所	12	483	9.0	12.0
7	程兵	西安交通大学人工智能与机器人研究所	9	120	5.0	9.0