电子学报
電子學報
전자학보
ACTA ELECTRONICA SINICA
1999年
2期
87-89
,共3页
图像分割%被污染的高斯分布%MRF模型%可靠性
圖像分割%被汙染的高斯分佈%MRF模型%可靠性
도상분할%피오염적고사분포%MRF모형%가고성
本文提出一种可靠的图像分割算法.基于实际图像是分割图像叠加了不规则噪声的假设,用MRF(Markov random field)模型描述分割图像的先验分布,用被污染的高斯分布(contaminated Gaussian distribution)描述待分割的图像.采用Bayes方法,根据分割图像的后验分布(以观测图像为条件)所对应的MRF模型的条件概率,用ICM(iterated conditional mode)局部优化方法,获得MAP(maximum a posteriori)准则下的图像分割结果.该算法与Lakshmanan等[1]提出的算法相比,具有更好的可靠性.实验结果是令人满意的.
本文提齣一種可靠的圖像分割算法.基于實際圖像是分割圖像疊加瞭不規則譟聲的假設,用MRF(Markov random field)模型描述分割圖像的先驗分佈,用被汙染的高斯分佈(contaminated Gaussian distribution)描述待分割的圖像.採用Bayes方法,根據分割圖像的後驗分佈(以觀測圖像為條件)所對應的MRF模型的條件概率,用ICM(iterated conditional mode)跼部優化方法,穫得MAP(maximum a posteriori)準則下的圖像分割結果.該算法與Lakshmanan等[1]提齣的算法相比,具有更好的可靠性.實驗結果是令人滿意的.
본문제출일충가고적도상분할산법.기우실제도상시분할도상첩가료불규칙조성적가설,용MRF(Markov random field)모형묘술분할도상적선험분포,용피오염적고사분포(contaminated Gaussian distribution)묘술대분할적도상.채용Bayes방법,근거분할도상적후험분포(이관측도상위조건)소대응적MRF모형적조건개솔,용ICM(iterated conditional mode)국부우화방법,획득MAP(maximum a posteriori)준칙하적도상분할결과.해산법여Lakshmanan등[1]제출적산법상비,구유경호적가고성.실험결과시령인만의적.
