期刊专题

10.3969/j.issn.1006-2475.2017.10.004

基于隐马尔科夫随机场邻域选择的细节保护图像分割

引用
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.

图像分割、隐MRF模型、散射描述子、邻域选择、模糊c均值

TP751(遥感技术)

2017-11-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

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计算机与现代化

1006-2475

36-1137/TP

2017,(10)

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