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...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。展开更多
该文研究了无监督遥感图像分类问题。文中构造了图像的隐马尔可夫随机场模型(HiddenMarkov Random Fleid,HMRF),并且提出了基于该模型的图像分类算法。该文采用有限高斯混合模型(Finite Gaussian Mixture,FGM)描述图像像素灰度的条件概...该文研究了无监督遥感图像分类问题。文中构造了图像的隐马尔可夫随机场模型(HiddenMarkov Random Fleid,HMRF),并且提出了基于该模型的图像分类算法。该文采用有限高斯混合模型(Finite Gaussian Mixture,FGM)描述图像像素灰度的条件概率分布,使用EM(Expectation-Maximization)算法解决从不完整数据中估计概率模型参数问题。针对遥感图像分布的不均匀特性,该文提出的算法没有采用固定的马尔可夫随机场模型参数,而是在递归分类算法中分级地调整模型参数以适应区域的变化。实验结果表明了该文算法的有效性,分类算法处理精度高于C-Means聚类算法.。展开更多
该文针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像含有大量的乘性斑点噪声的特点,提出了一种小波域隐类属的马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)图像分割算法来抑制噪声的影响。考虑到小波的聚集性和持续性,该算法重新构...该文针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像含有大量的乘性斑点噪声的特点,提出了一种小波域隐类属的马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)图像分割算法来抑制噪声的影响。考虑到小波的聚集性和持续性,该算法重新构造了待分图像小波域模型——以类属为隐状态的混合长拖尾模型,将隐类属的马尔可夫随机场推广到小波域上,并用改进的上下文模型估计尺度间转移概率,最后推导出了新的最大后验(Maximum A Posteriori,MAP)分割公式。仿真结果证明,该算法具有鲁棒性能够有效地抑制噪声对图像的影响,得到准确的分割结果。展开更多
文摘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。
文摘该文研究了无监督遥感图像分类问题。文中构造了图像的隐马尔可夫随机场模型(HiddenMarkov Random Fleid,HMRF),并且提出了基于该模型的图像分类算法。该文采用有限高斯混合模型(Finite Gaussian Mixture,FGM)描述图像像素灰度的条件概率分布,使用EM(Expectation-Maximization)算法解决从不完整数据中估计概率模型参数问题。针对遥感图像分布的不均匀特性,该文提出的算法没有采用固定的马尔可夫随机场模型参数,而是在递归分类算法中分级地调整模型参数以适应区域的变化。实验结果表明了该文算法的有效性,分类算法处理精度高于C-Means聚类算法.。
文摘该文针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像含有大量的乘性斑点噪声的特点,提出了一种小波域隐类属的马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)图像分割算法来抑制噪声的影响。考虑到小波的聚集性和持续性,该算法重新构造了待分图像小波域模型——以类属为隐状态的混合长拖尾模型,将隐类属的马尔可夫随机场推广到小波域上,并用改进的上下文模型估计尺度间转移概率,最后推导出了新的最大后验(Maximum A Posteriori,MAP)分割公式。仿真结果证明,该算法具有鲁棒性能够有效地抑制噪声对图像的影响,得到准确的分割结果。
