基于隐马尔科夫随机场邻域选择的细节保护图像分割

• 作者: 田小林 田沁怡
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 隐MRF模型 散射描述子 邻域选择 模糊c均值
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 15-19
• 页数: 5页
• 分类号: TP751
• 字数: 2964字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.10.004

摘要

由于马尔科夫随机场(Markov Random Fields,MRF)区域标识模型的滤波效应,在合成孔径雷达(SAR)图像处理过程中,细节结构会被部分保留或者完全丢失.本文提出一种基于散射描述子的自适应邻域系统隐MRF(Hidden MRF,HMRF)图像分割方法,以实现更好地保留图像细节特征和边缘区域,从而改善图像的分割效果.为了提高可靠性和自适应性,将模糊c均值(Fuzzy c-means,FCM)聚类算法与散射变换相结合,实现邻域形状的自适应选择.从不同的邻域形状中,选择具有最高模糊隶属度的邻域形状进行HMRF区域标识过程.实验结果表明,相比较于一般HMRF使用固定形状的邻域系统,本文所提出的算法改善了分割效果,特别是图像细节结构信息得到了很好的保护.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田小林	西安电子科技大学电子工程学院	16	149	6.0	12.0