自动交互图像分割中的贝叶斯网络模型构建

• 作者: 李敏 李玲 李鹏
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 超级像素点 贝叶斯网络模型 交互分割 图像分割
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1240-1243
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.04.076

摘要

由于贝叶斯模型和各种图像测量结果,置信传播会更新每个节点的相关概率,提出了在自动交互图像分割过程中应用的新型贝叶斯网络模型.从过度分割模型中的超级像素点区域、边区域、顶点和测量结果之间的统计相关性来构造多层贝叶斯网络模型.除了自动图像分割,贝叶斯网络模型也可用于交互式图像分割中,现有交互分割往往被动地依靠用户提供的准确调整,提出新型主动输入选择方式作为准确调整.实验采用Weizmann数据集和VOC 2006图像集来评估,实验结果表明贝叶斯网络模型可以进行效果更好的自动分割,主动输入选择可以提高整体分割精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鹏	长江大学计算机科学学院	76	179	8.0	10.0
2	李敏	长江大学计算机科学学院	43	175	6.0	12.0