10.3321/j.issn:1002-8331.2006.27.020
一种鲁棒的MRF-MAP图象分割框架研究
提出了一种新颖的基于马尔可夫随机场(MRF)空间上下文信息的图象分割方法.该方法利用马尔可夫随机场表示图象标记场,并在传统的邻域势函数基础上,引入观测场中邻域像素间强度关系,由此描述像素被分入同一类的可能性.通过贝叶斯(Bayes)定理将分割问题转化为最大后验(MAP)估计的问题.运用迭代条件模型(ICM)求取最大后验估计的解.用人工合成图象及真实图象进行实验,同时与传统的期望最大化(EM)方法以及传统的马尔可夫随机场方法相比较,由实验结果及信噪比(SNR)-误分率(MCR)曲线可以看出,该文的方法对噪声图象分割更为有效.
图象分割、马尔可夫随机场、势函数
42
TP391(计算技术、计算机技术)
2006-10-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
62-64,68