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自适应先验马尔可夫随机场模型的图像分割算法
【作者】 刘光辉 [1] ; 任庆昌 [1] ; 孟月波 [1,2] ; 徐胜军 [1,2]
【关键词】 图像分割 马尔可夫随机场 置信度传播算法 自适应先验
【摘要】针对全局同态先验马尔可夫随机场（Markov random field,MRF）模型在图像分割中不能有效利用图像局部统计特征的问题,提出了一种基于局部自适应先验MRF模型的图像分割算法.该算法基于贝叶斯理论,利用局部先验Potts模型描述图像的局部特征,建立了一种局部自适应先验MRF模型;提出了基于区域的置信度传播（Belief Propagation,BP）算法,把图像的局部区域特征传递到全局,最终基于最大后验准则（MAP）得到图像的分割结果.实验结果表明：所提模型对于图像中的噪声或者纹理特征等具有较好的分割,分割结果明显优于全局同态先验MRF模型;提出的自适应先验MRF模型对于图像的噪声或者纹理突变信号的干扰具有较强的鲁棒性;算法具有较少的迭代次数和较好的分割结果,且分割时间较短.
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