通信学报
通信學報
통신학보
JOURNAL OF CHINA INSTITUTE OF COMMUNICATIONS
2014年
6期
82-91
,共10页
赵泉华%李玉%何晓军%宋伟东
趙泉華%李玉%何曉軍%宋偉東
조천화%리옥%하효군%송위동
纹理分割%Voronoi划分%二值高斯马尔科夫随机场%贝叶斯定理%最大后验概率
紋理分割%Voronoi劃分%二值高斯馬爾科伕隨機場%貝葉斯定理%最大後驗概率
문리분할%Voronoi화분%이치고사마이과부수궤장%패협사정리%최대후험개솔
texture segmentation%Voronoi tessellation%bivariate Gaussian Markov random field (BGMRF)%Bayesian inference%maximum a posterior (MAP)
将基于像素MRF分割方法拓展到基于地物目标几何约束的区域MRF分割,提出了一种基于区域和统计的纹理影像分割方法,其基本思想是利用Voronoi划分技术将影像域划分为若干子区域.在此基础上,采用二值高斯马尔科夫随机场(BGMRF,bivariate Gaussian Markov random field)模型,静态随机场模型和Potts模型从邻域、区域及全局层次描述影像的纹理结构,并将该纹理结构模型纳入贝叶斯框架;依据贝叶斯定理构建纹理影像分割模型;利用metropolis-hastings (M-H)算法进行模型参数估计,并依据最大后验概率(MAP,maximum a posterior)准则进行优化,从而完成纹理影像分割.为了验证所提出方法的正确性,分别对合成纹理影像,真实纹理影像及遥感影像进行了分割实验,定性和定量的测试结果验证了提出方法的有效性、可靠性和准确性.
將基于像素MRF分割方法拓展到基于地物目標幾何約束的區域MRF分割,提齣瞭一種基于區域和統計的紋理影像分割方法,其基本思想是利用Voronoi劃分技術將影像域劃分為若榦子區域.在此基礎上,採用二值高斯馬爾科伕隨機場(BGMRF,bivariate Gaussian Markov random field)模型,靜態隨機場模型和Potts模型從鄰域、區域及全跼層次描述影像的紋理結構,併將該紋理結構模型納入貝葉斯框架;依據貝葉斯定理構建紋理影像分割模型;利用metropolis-hastings (M-H)算法進行模型參數估計,併依據最大後驗概率(MAP,maximum a posterior)準則進行優化,從而完成紋理影像分割.為瞭驗證所提齣方法的正確性,分彆對閤成紋理影像,真實紋理影像及遙感影像進行瞭分割實驗,定性和定量的測試結果驗證瞭提齣方法的有效性、可靠性和準確性.
장기우상소MRF분할방법탁전도기우지물목표궤하약속적구역MRF분할,제출료일충기우구역화통계적문리영상분할방법,기기본사상시이용Voronoi화분기술장영상역화분위약간자구역.재차기출상,채용이치고사마이과부수궤장(BGMRF,bivariate Gaussian Markov random field)모형,정태수궤장모형화Potts모형종린역、구역급전국층차묘술영상적문리결구,병장해문리결구모형납입패협사광가;의거패협사정리구건문리영상분할모형;이용metropolis-hastings (M-H)산법진행모형삼수고계,병의거최대후험개솔(MAP,maximum a posterior)준칙진행우화,종이완성문리영상분할.위료험증소제출방법적정학성,분별대합성문리영상,진실문리영상급요감영상진행료분할실험,정성화정량적측시결과험증료제출방법적유효성、가고성화준학성.