计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2011年
13期
205-207
,共3页
杨涛%管一弘%郭斌%袁宏攀
楊濤%管一弘%郭斌%袁宏攀
양도%관일홍%곽빈%원굉반
马尔可夫随机场%二维直方图%Dempster-Shafer证据理论%基本概率赋值%融合分割
馬爾可伕隨機場%二維直方圖%Dempster-Shafer證據理論%基本概率賦值%融閤分割
마이가부수궤장%이유직방도%Dempster-Shafer증거이론%기본개솔부치%융합분할
针对在马尔可夫随机场和模糊聚类二维直方图方法中存在的像素点分割结果不一致的现象,提出一种基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的图像融合分割算法.利用模拟退火算法恢复出脑部轮廓,根据该轮廓从原图中提取出脑核部分,采用马尔可夫随机场和模糊聚类二维直方图方法分别对脑核部分进行分割,通过D-S证据理论将分类不确定的争议像素划归到似真区间,并进行融合分割.实验结果表明,该算法能解决争议点的归属问题,有效滤除噪声,稳健性较好.
針對在馬爾可伕隨機場和模糊聚類二維直方圖方法中存在的像素點分割結果不一緻的現象,提齣一種基于Dempster-Shafer(D-S)證據理論的圖像融閤分割算法.利用模擬退火算法恢複齣腦部輪廓,根據該輪廓從原圖中提取齣腦覈部分,採用馬爾可伕隨機場和模糊聚類二維直方圖方法分彆對腦覈部分進行分割,通過D-S證據理論將分類不確定的爭議像素劃歸到似真區間,併進行融閤分割.實驗結果錶明,該算法能解決爭議點的歸屬問題,有效濾除譟聲,穩健性較好.
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