基于证据马尔可夫随机场模型的图像分割

发布时间：2019-01-09 11:08

【摘要】：图像分割是计算机视觉中的经典问题,在许多领域都有重要应用.由于图像信息存在不确定性,难以获得精确的分割结果,为应对图像分割中的不确定性问题,将证据理论这一不确定性建模与推理工具与马尔可夫随机场相结合,提出证据马尔可夫随机场(EMRF)模型,并基于此提出新的图像分割算法.EMRF利用证据标号场描述像素标号的含混性,以证据距离描述相邻像素间的标号关系,利用条件迭代模型(ICM)算法进行优化.实验结果表明,EMRF相较于传统马尔可夫随机场、模糊马尔可夫随机场和传统的基于证据理论的方法,能获得更好的分割效果.
[Abstract]:Image segmentation is a classical problem in computer vision and has important applications in many fields. Because of the uncertainty of image information, it is difficult to obtain accurate segmentation results. In order to deal with the uncertainty in image segmentation, evidence theory, an uncertain modeling and reasoning tool, is combined with Markov random field. Based on the evidence Markov random field (EMRF) model, a new image segmentation algorithm is proposed. EMRF uses evidence label field to describe the ambiguity of pixel labeling, and describes the labeling relationship between adjacent pixels by evidence distance. The conditional iterative model (ICM) algorithm is used to optimize the model. The experimental results show that compared with the traditional Markov random field, the fuzzy Markov random field and the traditional evidence-based method can achieve better segmentation effect.
【作者单位】： 西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室;西安交通大学电子与信息工程学院;西安交通大学机械振动与强度国家重点实验室;西安交通大学航天航空学院;
【基金】：国家973计划项目(2013CB329405) 国家自然科学基金项目(61573275,61671370) 陕西省科技计划项目(2013KJXX-46) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(xjj2016066,xjj2014122)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2405541