基于概率图模型的图像分割

发布时间：2018-05-06 18:05

  本文选题：马尔可夫随机场 + 超像素　； 参考：《科技展望》2016年07期

【摘要】：我们提出了一种不仅可以表示随机变量间的因果关系,也可以表示它们之间非因果关系的概率图模型(Probabilistic Graphical Model,PGM),并将它用于图像分割问题。我们首先用马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型建立图像超像素区域和它们度量值间的空间关系。然后我们用多层贝叶斯网(Bayesian Network,BN)建立不同图像变量(图像区域,边,顶点)之间存在的因果依赖关系。马尔可夫随机场模型和贝叶斯网模型通过因子图理论系统,紧密地结合到一起形成了一种可以捕捉不同图像变量间复杂关系的混合概率图模型。采用这种混合的图模型,通过一种原则性的概率推理来进行图像分割。它比使用单一的马尔可夫随机场模型或贝叶斯模型更有效。
[Abstract]:In this paper, we propose a probabilistic Graphical model which can not only represent the causality between random variables, but also non-causality among them, and apply it to image segmentation. In this paper, we first establish the spatial relationship between the super-pixel region of the image and their measurements by using the Markov Random FieldFs (MRFs) model of Markov random field. Then we use Bayesian Network (BN) to establish the causality dependence among different image variables (image region, edge, vertex). Markov random field model and Bayesian network model are closely combined to form a mixed probability graph model which can capture the complex relationship between different image variables. Using this mixed graph model, image segmentation is carried out by a kind of principle probability inference. It is more efficient than using a single Markov random field model or Bayesian model.
【作者单位】： 中原工学院;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1853320