基于马尔科夫随机场与模拟退火算法的图像分割
基于多尺度马尔可夫随机场的图像分割
( yd(S) I XS) P( Xp(S) ) = P( yd(S) I XS) P( XSI Xp(S) )
( 2)
Z H Z P ( yd( S) I XS) =
P( yd(S) I XG(S) , XS) P( XG(S) I XS) =
P
XG( S)
tE G( S) Xt
( yd(t) I Xt) P( XtI XS)
. 174.
述关于分割的先验信息, 因此可根据贝叶斯理论求得 X 的后
验分布0
多尺度 MRF 和非因果的 MRF 相比具有一些重要的性
质, 使我们可以推导出非迭代的算法0 首先, 尺度间具有马尔
可夫性质, 即 Xi 的分布只依赖于 Xi-1, 和其它更粗糙的尺度无
关, 这 是 因 为 Xi-1 已 经 包 含 了 所 有 位 于 其 上 层 的 尺 度 所 含 有
数据对标号的依赖性 用先验分布 P( X:x) ( 简记为 P( x) ) 描
) 国家自然科学基金重点项目( 60133010) 和教育部博士点基金资助项目, 汪西莉 副教授 博士研究生 主要研究方向: 智能信息处理~ 模式识 别, 焦李成 教授 博士生导师 主要研究方向: 智能信息处理~ 非线性理论,
链的非迭代的前向~ 后向算法 而且这种因果关系和图像的多 分辨性是一致的,理论和实验结果说明 这种因果模型抓住了 图像的性质 基于因果性的信息传递得到了更精确的统计结
果 非迭代的推导算法大大减少了计算量, 很 多 学 者 针 对 这 类 模 型 进 行 了 研 究[1 5] J-M. Laf er te[3]
P( XS, Sp(S) I yd(S) ) P( Xp(S) I y)
Z Xp( S)
图像分割中的马尔可夫随机场方法综述[1]
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第12卷 第5期2007年5月中国图象图形学报Journal of I m age and GraphicsVol .12,No .5M ay,2007收稿日期:2005211214;改回日期:2006202217第一作者简介:李旭超(1974～ ),男。
2006年获浙江大学电气工程学院博士学位,现为井冈山学院信息科学与传媒学院教师。
主要研究方向为小波理论和马尔可夫随机场在图像处理中的应用等。
E 2mail:l6495312@s ohu .com图像分割中的马尔可夫随机场方法综述李旭超 朱善安(浙江大学电气工程学院,杭州 310027)摘 要 马尔可夫随机场方法是图像分割中一个极为活跃的研究方向。
本文介绍了基于马尔可夫随机场模型的一般理论与图像的关系,给出它在图像分割中的通用框架:包括空域和小波域图像模型的建立、最优准则的选取、标号数的确定、图像模型参数的估计和图像分割的实现,评述了其在图像分割中的应用,展望其发展的方向。
关键词 马尔可夫随机场 图像分割 贝叶斯准则 参数估计中图法分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:100628961(2007)0520789210A Survey of the M arkov Random F i eld M ethod for I mage Seg m en t a ti onL I Xu 2chao,Z HU Shan 2an(E lectrical Engineering College,Zhejiang U niversity,Hangzhou 310027)Abstract Markov random field method is a very active research field in i m age seg mentati on .This paper intr oduces the relati onshi p bet w een a general theory based on Markov random field method and the i m ages,and p r ovides a general fra me work in i m age seg mentati on,including the constructi on of s patial and wavelet domain i m age models,the selecti on of the op ti m izati on criteri on,calculati on of the nu mber of labeling,para meter esti m ati on of i m age models and the realizati on of i m age seg mentati on .The app licati ons of i m age seg mentati on are revie wed .And a fe w possible trends are discussed .Keywords markov random field,i m age seg mentati on,bayesian p rinci p le,para meter esti m ati on1 引 言图像分割是由图像处理进到图像分析的关键环节,在图像工程中占据重要的地位,分割结果的优劣影响随后的图像分析、理解和景物恢复问题及求解的正确与否。
基于马尔可夫随机场的快速图象分割
基于马尔可夫随机场的快速图象分割
刘伟强;陈鸿;夏德深
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2001(006)003
【摘要】根据卫星遥感图象的特点,讨论了基于马可夫随机场的图象分割方法，建立了相应的基于马可夫随机场的图象分割模型，以实现复杂遥感图象的快速分割，并由此将图象分割问题转化成图象标记问题，进而转化成求解图象的最大后验概率估计的问题.虽然传统的模拟退火算法(SA)能达到后验概率的全局最大，但是时间复杂度太高，实际分割中经常采用次优算法.文中还引进了一种基于博弈理论的决定性退火算法(GSA)和一种基于竞争理论的算法(CA)，取得了快速分割图象的效果.试验证明，该两种算法完全可应用于复杂遥感图象的快速分割.
【总页数】6页(P228-233)
【作者】刘伟强;陈鸿;夏德深
【作者单位】南京理工大学计算机系603教研室,;南京理工大学计算机系603教研室,;南京理工大学计算机系603教研室,
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.1
【相关文献】
1.一种基于简化马尔可夫随机场的红外图像快速分割方法 [J], 刘秋让;黄慧敏;毛星锦
2.基于马尔可夫随机场的快速乘性迭代盲去卷积 [J], 陈新兵;杨世植;乔延利
3.基于广义模糊吉波斯随机场的噪声图象分割 [J], 龚剑;张煜;陈武凡
4.基于克隆选择算法和马尔可夫链蒙特卡尔方法融合隐马尔可夫随机场的脑部核磁共振自动分割研究 [J], 梁传君;王红梅
5.基于快速EM算法的马尔可夫随机场模型运动目标自动分割 [J], 仲兴荣;黄贤武;王加俊;陈蕾
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一种基于马尔可夫随机场的SAR图像分割新方法
Ｈｏ ． ｉ ｕ Ｙｉ ｎ ｍ ＧＵ ｉ Ｏ Ｌｅ
（ ｐ ｒｍｅ ｔ ｆ ｔｍａｉｎ Ｎｏ ｈ ｅｔｒ ｏｙｅｈ ｉａ ｎｖ ｒｉ ， ’ １ ０ ２ Ｃ ｉ Ｄｅａ ｔ ｎ ｏ ｔ ， ｒ ｗ ｓｅｎＰ ｌ ｃｎ ｃｌ ｉｅｓｔ ａ ７ ０ ７ ， ｈｎ ｏ Ａｕ ｏ ｔ ｔ Ｕ ｙ ｎ
（ Ｍ）ｓｍｐｏｅ ｎ ｕ ｅ ｏｕｉ Ｐｐｏ ｌ Ｉ ｅ ｘ ｅ ｍ ｎｓｔｅ ｔｏ ｍ ａｅ ｉ ｅ Ｉ Ｃ ｉｅ ｌ ｄｔ ｆ ｏ ｔｈ ｌ ｏ ｏ ＭＡ ｒｂｅ ｎｔ ｐｒ ｅｔ，ｈ ｈ ｄｉｃ ｐ ｒ ｗｔ ｔ ｙ ｏ ｄ ｉ ｔ ｓ ｔｎ ｆ ｍ． ｈ ｅ ｉ ｍｅ ｓｏ ｄ ｈｈ
Ａ ｓ ａｔ Ａ ｎ ｖｌ ｒｏ ａ ｄｍ ｉｄＭＲ ） ａｅ ｅｍ ｎａｉ ｔｏ ｒ Ａ ｇｓｓ ｒｐｓｄ Ｔ ｅ ｂｔ ｃ： ｏｅ Ｍａｋｗ Ｒ ｎ ｏ Ｆｅ （ Ｆ一 ｓｄｓ ｅｔｔ ｎｍｅｈｄｆ Ｒ ｉ ｅ ｏ ｏｅ． ｈ ｒ ｌ ｂ ｇ ｏ ｏＳ ｍａ ｉｐ
一
种基 于马尔可夫随机场 的 Ｓ Ｒ 图像分割新方法 Ａ
侯 一 民 郭 雷
（ 西北工业大学自 动化学院 西安 ７０７） １０２
摘 要： 该文提出了一种基于马尔可夫随机场（ Ｆ 的合成孔径雷达（Ａ ） ＭＲ ） Ｓ Ｒ 图像分割新方法。 在传统 ＭＲ Ｆ的邻域
基团势函数基础上 ，引入 了图像邻域 中各个像 素的强度差值 以及像 素之 间的距 离因子，使 Ｓ ＡＲ 图像 中空间上 下文
ｉ ｔａ ｓ ｒ ｄｔ ｅ ｘｍｕ Ａ Ｐ ｓｅｉｒ （ Ｐ ｙＢｅｅ ｈ ｏ ｅ Ｆ ｎ ｌ ，ｈ ｅａｉｅＣ ｎ ｉｏ ａ ｄ ｌ ｓ ｒｎｆ ｍｅ ｏｔ ｉ ｍ ｏｔｒｏｉ ＭＡ ）ｂ ｙｓｔｅ ｒｍ． ｉａｌ ｔｅＩ ｒｔ ｏ ｄｔ ｎ ｌ ｏ ｈ Ｍａ ｙ ｔ ｖ ｉ Ｍｏ ｅ
一种基于马尔可夫随机场的SAR图像分割新方法
此图可以构造邻域基团的势函数。
图 1 二阶邻域系统中的单像素及双像素基团
一种传统的基团势函数定义为
Vc(xi,x j ) = ⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩β0,,
xi = xj xi ≠ xj
(1)
这种定义方法虽使计算简单化，但并没有考虑像素间强度关
系，影响了分类效果。针对此情况，本文引入新的基团势函 数定义公式(2)。式中， σi 为 xi 处的标准差； β 为基团中的 分类参数； yi ， yj 分别为观测场 xi 和 x j 处的强度， dij 为观 测场中 xi 和 xj 间距离。可以看出，当 xi 和 xj 处强度值相差 越大，或者两像素间距离越大，它们之间的能量越大，被分
1 引言
合成孔径雷达(SAR)系统几乎不受气候条件影响，可以 全天候、全天时进行工作。它被广泛运用于民用及军事领域。 但合成孔径雷达图像含有固有斑点，这是由于雷达接收信号 中包含众多噪声的原因[1]。这种情况严重影响了对图像的分 析。到目前，还没有哪一种方法能够有效地分析、检测SAR 图像中所有的结构特征[2,3]。图像分割是图像分析的重点部 分，同时也是难点。它的目的是将图像中的目标从复杂的背 景中提取出来，以便进行进一步的分析和处理。对于SAR图 像而言，图像分割同样是进行目标识别或者测量的重要条 件。而SAR图像中的斑点噪声成为图像分割的重要障碍。各 类文献中曾提出了多种去除斑点噪声的方法。如Kuan滤波， Frost滤波，Gamma最大后验滤波等[4,5]。
∏ P(Y | X ) = P(ys | xs )
(7)
S
故有
∏ ∑ ∏ P(Y | X) =
S
⎜⎜⎝⎛⎜⎜
ys μR2
基于模拟退火算法的图像分割技术研究
基于模拟退火算法的图像分割技术研究在计算机视觉领域，图像分割技术是非常重要的一项技术。
图像分割技术主要是指将数字图像分成几个不同区域，每个区域具有相似的特征，如灰度、颜色、纹理、形状等。
图像分割技术应用广泛，如医学影像诊断、自动驾驶、物体识别、视频监控等领域。
在实际图像处理中，由于图像具有噪声和复杂的背景，使得图像分割技术难以实现。
当传统的图像分割方法难以达到理想的效果时，就需要使用先进的算法来解决图像分割问题。
本篇文章将介绍基于模拟退火算法的图像分割技术研究。
一、图像分割算法常见的图像分割算法包括基于阈值的方法、基于聚类的方法、基于边缘的方法、基于区域的方法等。
基于阈值的方法相对简单，但是对于复杂的图像很难实现较好的分割效果。
基于聚类和区域的方法是目前比较常用的方法，但是这些算法也有其不足之处，如在组合相似的区域时会出现不连通的现象。
因此，在研究图像分割算法时需要考虑到不同算法的优缺点，选择合适的算法进行研究。
二、模拟退火算法模拟退火算法是一种经典的优化算法，其基本思想是通过随机性的局部搜索来避免局部极小值陷阱，从而达到全局最优解。
模拟退火算法包含三个关键要素：初始解、搜索邻域、接受准则。
其中初始解是指初值，搜索邻域是一种从目前解进行变化的方法，接受准则是控制算法在全局最优解附近搜索的功能。
三、基于模拟退火算法的图像分割技术基于模拟退火算法的图像分割技术是近年来被广泛研究的一种技术。
其主要思路是将图像分割问题转化为一个能量最小化问题，通过模拟退火算法进行求解。
具体步骤如下：（1）确定图像分割问题的目标函数，即能量函数。
（2）随机生成初始解，即将图像分为若干个不同区域。
（3）对初始解进行局部搜索，即在邻域内随机变化分割的结果。
（4）根据接受准则判断是否接受新解，从而逐渐在搜索空间中寻找全局最优解。
（5）一直进行搜索，直至达到迭代次数或满足停止准则。
通过模拟退火算法寻找最优分割结果是一种高效的方法，具有全局搜索的优良性质。
基于模拟退火的图像分割算法优化研究
基于模拟退火的图像分割算法优化研究随着人工智能、计算机视觉等技术的发展，图像分割算法已经成为一个非常热门的研究领域。
图像分割是指将图像中的像素划分成不同的区域，每个区域表示具有相似属性的像素。
图像分割算法在计算机视觉、医学图像分析和目标跟踪等领域都有广泛的应用。
基于模拟退火的图像分割算法在近年来也受到了许多研究者的关注，因为它可以优化传统的分割算法，并达到更高的分割效果。
本文将深入研究基于模拟退火的图像分割算法优化方法，探讨其在图像分割领域中的重要性和应用效果。
一、传统的图像分割算法传统的图像分割算法包括边缘检测、区域生长、阈值分割等方法。
其中，阈值分割是最容易实现的方法之一。
阈值分割将图像中的像素按照一定的规则划分成不同的区域。
但是阈值分割的缺点也很明显，当图像具有多个目标或者存在噪声时，阈值分割将无法有效地处理这种情况。
因此，研究者开始考虑使用更高级的算法来解决图像分割的问题。
二、基于模拟退火的图像分割算法基于模拟退火的图像分割算法是一种全局优化算法，它能够优化传统的分割算法，实现更好的分割效果。
模拟退火算法是一种启发式算法，其基本工作原理是将一个目标函数看作能量函数，并将该函数对应的状态空间看作系统的状态空间。
模拟退火通过对状态空间进行随机漫步，不断寻找系统能量的最小值。
在图像分割问题中，状态为图像中的像素点，能量函数为目标函数的值，模拟退火通过不断调整像素点的状态来达到最优的分割结果。
三、基于模拟退火的图像分割算法优化研究在使用基于模拟退火的图像分割算法时，要注意以下几点:1. 改变模拟退火算法的参数：模拟退火的效果受到参数的影响非常大，因此在进行图像分割时，需要通过不断改变参数来寻找最优的结果。
2. 与其他算法相结合：模拟退火算法可以与其他优化算法相结合，如遗传算法、粒子群算法等。
这样可以发挥不同算法的优势，进一步提高分割效果。
3. 基于分层结构的分割算法：分层结构的分割算法可以将图像分成若干个子区域，并在每个子区域中应用模拟退火算法。
基于马尔可夫随机场的纹理图像并行分割
Ｉｔ ｆ ｅ ＭＰ） ｎ ｅｍ ｓａｅｐｓｉｇｐｏｒｍ ｉｇｍ ｄｌｔｉ ａ ｏ ｔｍ ｓｌｓａ ｍ ｇ ｔ ｅ ｏ ｃ ｎｕａ ｅｉ ｓａ ｄｓｎ ｓ ｎｅ ａ （ Ｉａｄｔ ｅｓｇ ａｓ ｒｇ ｍｎ ｏｅ， ｓ ｌ ｒｈ ｐｉ ｎ ｉａｅｉ ｏａｓｔ ｆ ｅｔ ｇｌ ｒｇ ｎ ｎ ｅｄ ｒｃ ｈ ｎ ａ ｈ ｇｉ ｔ ｎ ｒ ａ ｒ ｏ ｅｃ ｅｉｎｔ ａｃｍ ｕｅ， ａ ｔｅＭａｋｖＲ ｎ ｏ ｉ ｄ Ｍ Ｆ ｃｎｂ ｓｍａ ｄａ ｅｔ ｔｒ ａ ｒ ｏ ｅｃ ｉｅ ｏ ｌ ｏ ｐｔｒ ａｈｒｇ ｏ ｐ ｔ Ｓ ｔ ｔｈ ｒｏ ａｄ ｍ Ｆｅ （ Ｒ ） ａ ｅｅｔ ｔ ｓ ｈ ｘｕｅｆ ｔ ｅ ｆ ａｈｐｘｌ ｎａ ｍ ｕｅ ｏ ｏ ｒ Ｏｈ ｌ ｉ ｅ ｔ ｅ ｅｕ ｌ ｃ ｓ
谢建 春 ， 夏 勇 ， 荣椿 赵
Ｘ Ｅ Ｊ ｎ ｃ ｕ Ｘ Ａ Ｙｏ ｇ Ｚ Ｉ ｉ —ｈ ｎ， Ｉ ｎ ， ＨＡＯ Ｒ ｎ —ｈ ｎ ａ ｏ ｇｃ ｕ
西北 工业 大学 计算机学院 ， 安 ７ ０ ７ 西 ０２ １
Ｓ ｈ ｏ ｆＣｏ ｃ ｏ ｌｏ ｍｐｕ ｅ ， ￣ｈｗｅ ｔ ｍ ｌｔ ｃ ｎ ｃ ｌＵｎ ｖ ｒｉｙ， ’ｎ ７１ ７ ， ｎ ｔ ｒ Ｎｏ ｓｅ Ｐｏ ｙｅ ｈ ｉ ａ ｉ ｅｓｔ Ｘｉａ ００ ２ Ｃｈｉａ Ｅ— ｉ ： ｘａ ｉｅｅ ｏ ｇ ｍａ ｌ ｙ ｉ＠ ｅ ． ｒ
摘
要： 基于消息传递接 口（ ｓａｅＰ ｓｉｇＩｔｒ ｃ ， Ｉ 和消 息传 递并 行编程模 型 ， 出 了一种针 对计 算机 集群 （ ｌｓ ｒ 的 Ｍｅｓｇ ａｓ ｅ ａｅＭＰ ） ｎ ｎ ｆ 提 Ｃｕｔ ） ｅ
纹理 图像并行分割算 法。该算 法使 用马 尔可夫随机 场作为纹理特征 ， 通过将 图像分块 ， 特征提取 的计算 量均 匀的分布 到并行 把 系统 中的各个节点上 ， 从而极大地减 少了计算 时间。在遥 感图像 上的实验发现 ， 该算 法在 ４机并行 的环境 下可以取得与 单机 串 行程序一样精确的分割 ， 而耗时仅为 串行程序的 ３ 、 ５ 。令人 满意的 实验结果表 明该并行算 法不但 可以有 效的应 用于纹理 图 １９ ％ 像分割 ， 而且 也为使 用计算机集群 实现 高时间复 杂度 的图像 处理提供 了有益的启示。 关键 词 ： 图像 分割 ； 纹理 图像分析 ； 尔可夫随机场 ； 马 并行 计算 Ｄ ：０３ ７／．ｓ ． ０ —３ １ ０ ８１ ． ｌ 文章编号 ：０ ２８３ （０ ８ １＿１ １ ３ 文献 标识码 ： 中图分 类号 ：Ｐ ９ ．１ ＯＩ１ ． ８ ｊｓｎ１ ２８３ ． ０ ． ０ ７ ｉ ０ ２ ４ ５ １０ —３ ｌ ２ ０ ）４ｏ ８ － ０ Ａ Ｔ ｏ ｇ，ＺＨＡＯ Ｒｏ ｇ ｃ ｕ ． Ｐａ ａｌ ｓｇ ｅ ｔｔ ｎ ｏ ｔｘｕ ｅ ｉ ｇ ｓ ｙ ｕ ｉｇ Ｅ ｉｎ ｃ ｕ Ａ ｎ ｎ －ｈ ｎ ｒｌ ｄ ｅ ｍ ｎａ ｉ ｆ ｅ ｔ ｒ ｄ ｍａ ｅ ｂ ｓ Ｍ ａ ｋ ｖ ｒ ｎ ｏ ｏ ｎ ｒ ｏ ａ ｄ ｍ