马尔可夫随机场约束下的PCM图像分割算法

• 作者: 周彤彤 张建波 李淼 杨恢先 谭正华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 可能性C均值 Markov随机场 聚类
• 年，卷（期）: 2013,（24）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 157-160
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3694字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1303-0510

摘要

与模糊C均值（FCM）算法相比较，可能性C均值（PCM）聚类算法具有更好的抗干扰能力。但PCM聚类算法对初始化条件很敏感，在聚类的过程中很容易导致聚类结果一致性，并且没有考虑到像素的空间信息，用在图像分割尤其是多目标图像分割上效果极不稳定。在PCM算法的基础上，利用Markov随机场中的邻域关系属性，引入先验空间约束信息，建立包含灰度信息与空间信息的新聚类目标函数，提出马尔可夫随机场与PCM聚类算法相融合的图像分割新算法（MP-CM算法）。实验结果表明，在多目标图像分割上利用MPCM算法可以取得比PCM更好的分割效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨恢先	湘潭大学材料与光电物理学院	89	692	12.0	22.0
2	谭正华	湘潭大学信息工程学院	27	124	7.0	9.0
3	李淼	湘潭大学材料与光电物理学院	5	25	3.0	5.0
4	周彤彤	湘潭大学材料与光电物理学院	5	7	2.0	2.0
5	张建波	湘潭大学信息工程学院	4	12	3.0	3.0