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基于Markov随机场和FRAME模型的无监督图像分割 被引量：9

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摘要 提出了一种多纹理图像的无监督分割方法.此方法应用两层的随机场模型对需要分割的图像进行建模.第一层用Markov随机场(MRF)模型表示一个不可观测的区域图像,第二层用“滤波器,随机场和最大熵(FRAME)”模型表示覆盖每一个区域的纹理图像,与传统的分层Markov随机场(HMRF)模型相比较,FRAME模型可以取较大的邻域系,从而对更加复杂的图案式样进行建模.根据Bayes定理,分割问题被转化成一个最大后验(MAP)估计问题.迭代条件模型(ICM)算法用来求解最大后验估计.提出一个基于局部熵率的算法来简化MRF参数的估计,FRAME模型的参数用最大期望(EM)算法估计.最后,使用一些合成的和真实的图像分别来做实验,实验结果表明该方法能有效地分割含有复杂纹理的图像,并且对噪声有一定的鲁棒性.
作者 程兵 王莹 郑南宁 贾新春 袁泽剑 李青 卞正中
机构地区 西安交通大学人工智能与机器人研究所 西安交通大学第一医院医学实验中心 西安交通大学生物医学工程系
出处 《中国科学（E辑）》 CSCD 北大核心 2004年第4期391-400,共10页 Science in China(Series E)
基金 国家自然科学基金(批准号:60003011)资助项目
关键词 MARKOV随机场 FRAME模型 无监督图像分割 最大后验估计 迭代条件模型 图像信息处理
分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

参考文献13

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共引文献37

同被引文献90

引证文献9

二级引证文献71

中国科学（E辑）
2004年 第4期

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