具有细节保护的自适应邻域SAR图像分割

• 作者: 焦李成 田小林 缑水平
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: Markov随机场(MRF) Bayes网络 模糊聚类 图像分割
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 527-534
• 页数: 8页
• 分类号: TP751
• 字数: 6843字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2008.04.016

摘要

为了保护图像中边缘或其它细节信息,改善MRF的分割效果,提出自适应邻域方法.该方法利用Bayes推理实现将像素点周围的局部图像信息结合,此过程引入模糊隶属度作为像素相似度度量方法,提高置信度的可靠性和分割过程的自适应性,使得分割过程中的邻域选择可以不依赖于某些预知的先验知识.对于待选择的邻域系统,具有最高置信度且满足置信度阈值的邻域作为MRF类别标识分割过程适用的最小邻域.实验结果表明,与固定邻域MRF和隐Markov随机场相比,本文方法改善了图像分割效果,有效保护了图像中的细节信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦李成	西安电子科技大学智能信息处理研究所	514	14586	52.0	103.0
2	田小林	西安电子科技大学智能信息处理研究所	16	149	6.0	12.0
3	缑水平	西安电子科技大学智能信息处理研究所	11	109	7.0	10.0