基于马尔可夫随机场和博弈论的机载电子板卡红外图像分割

发布时间：2017-10-03 13:31

  本文关键词：基于马尔可夫随机场和博弈论的机载电子板卡红外图像分割

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【摘要】：电路板红外图像存在着噪声大,芯片发热区域交叉等特点,现有的图像分割算法大多针对可见光图像或医学图像,而对于电路板红外图像的专用分割算法较少,因此需要对传统的分割算法做出优化和改进,从而更好的实现对PCB板红外图像的分割。本文首先介绍了电路板红外图像的特性,现有的多种图像分割算法,及红外图像在分割时的重点与难点;然后介绍传统的马尔可夫模型,对基于该模型下的分割算法进行了研究,通过仿真实验,分析了传统方法的优势和劣势以及在处理红外图像上的不足。本文将博弈理论的概念与基于Markov随机场的MMD算法结合,提出基于博弈理论的MRF红外图像分割算法,将图像分割的过程演变为像素间的博弈,通过寻找博弈的纳什均衡点找到分割的最优解。通过实验可知:新算法能够很好地完成电路板红外图像的分割,将芯片的核心区域分割出来,达到将目标与背景分离的目的,并且核心发热区域的边缘细节也很清晰,较完整地体现芯片的发热区域和发热位置,效果要明显优于传统的Gibbs采样法、ICM算法。本文将博弈理论与传统的ICM、SA算法相结合,提出基于两方法博弈的分割算法,通过两种优化策略之间的博弈,形成了具有强互补性的分割模块,弥补了ICM算法容易陷入局部最优,SA算法运算时间较长的缺点。通过大量的仿真,证明了新算法对于解决PCB板红外图像分割问题是行之有效的。
【关键词】：图像分割 马尔可夫模型 MMD 博弈论 ICM SA
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V243;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 红外热成像技术概述9
• 1.2 电路板红外图像分割研究背景9-11
• 1.3 现有图像分割算法11-13
• 1.4 图像分割算法在电路板红外图像中的应用13-14
• 1.5 课题研究工作及论文结构安排14-16
• 第二章 传统的MRF概述16-25
• 2.1 传统MRF模型概述16-20
• 2.1.1 基本概念16
• 2.1.2 邻域和基团16-18
• 2.1.3 Markov随机场18-19
• 2.1.4 Gibbs随机场19-20
• 2.1.5 Markov-Gibbs的等价性20
• 2.2 MRF模型原理20-22
• 2.3 图像分割最优准则22-23
• 2.4 传统的求解方法23-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第三章 基于博弈理论的MRF红外图像分割算法25-36
• 3.1 博弈论基础25-27
• 3.1.1 博弈论的产生与发展25
• 3.1.2 博弈论的基本概念25-27
• 3.2 结合博弈理论的MRF红外图像分割算法模型27-32
• 3.2.1 OTSU算法预处理27-29
• 3.2.2 MRF图像分割模型29-30
• 3.2.3 结合博弈理论的MRF红外图像分割算法30-32
• 3.3 仿真实验与分析32-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第四章 基于两方法博弈的MRF红外图像分割算法36-46
• 4.1 ICM算法36-37
• 4.1.1 算法概念及基本思想36
• 4.1.2 ICM算法流程36-37
• 4.2 SA算法37-41
• 4.2.1 SA算法的思想39
• 4.2.2 SA算法参数控制问题39-40
• 4.2.3 模拟退火算法流程40-41
• 4.3 基于两方法博弈的MRF红外图像分割算法41-43
• 4.3.1 两方法博弈模型41-42
• 4.3.2 算法具体流程42-43
• 4.4 实验结果与分析43-45
• 4.5 本章小结45-46
• 第五章 课题总结与展望46-47
• 参考文献47-51
• 致谢51-52
• 攻读硕士期间发表的学术论文52

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9 帅永e，

本文编号：965496