折棍变分贝叶斯图像分割算法

• 作者: 田文飚 芮国胜 董道广
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混合模型 图像分割 空间相关性约束 贝叶斯推断
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 270-276
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5093字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2020.17859

摘要

为提高图像分割的抗噪鲁棒性并解决分割数目的自适应确定问题,通过在聚类标签先验概率的折棍构造过程中建立Markov随机场,将空间相关性约束引入Dirichlet过程混合模型的概率建模,使聚类的空间平滑性得以增强,并采用变分推断方法获得聚类标签的收敛解析解,提出一种基于折棍变分贝叶斯推断的图像分割算法,实现了对像素聚类标签和分割数目的同步自适应学习,避免了传统方法中因引入空间相关性约束而出现的计算复杂问题.基于Berkeley BSD500图像测试数据集的数值实验结果表明,该算法具有比现有的混合模型聚类图像分割算法更高的PRI值,且在低于0.1的噪声方差条件下表现出了更优的抗噪鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	芮国胜		134	794	13.0	23.0
2	田文飚		44	193	6.0	12.0
3	董道广		13	11	2.0	3.0