首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

一种结合能量最小和马尔可夫随机场的图像分割方法
引用本文:刘峰,龚健雅.一种结合能量最小和马尔可夫随机场的图像分割方法[J].地理与地理信息科学,2011,27(2).
作者姓名:刘峰  龚健雅
作者单位:中南林业科技大学理学院;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;
摘    要:提出一种新的基于马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)的图像分割算法。根据Gibbs分布与MRF的等价性,图像分割问题转换为后验能量函数最小化所对应的标号问题。该文采用图割技术的-αexpansion算法进行后验能量函数的局部最优化,并通过近似于最大期望(EM)算法的迭代过程估算数据模型中的参数。对合成图像和遥感图像的分割实验表明,该方法的运算时间和分割精度都能达到满意的效果。

关 键 词:分割  马尔可夫随机场  图割  能量最小  

Image Segmentation Using Energy Minimization and Markov Random Fields
LIU Feng,GONG Jian-ya.Image Segmentation Using Energy Minimization and Markov Random Fields[J].Geography and Geo-Information Science,2011,27(2).
Authors:LIU Feng  GONG Jian-ya
Institution:LIU Feng1,2,GONG Jian-ya2(1.School of Science,Central South University of Forestry and Technology,Changsha 410004,2.State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan 430079,China)
Abstract:Image segmentation has been one of the hot fields of computer vision.In this paper,a novel Markov random fields image segmentation algorithm is proposed.According to Gibbs distribution and MRF equivalence,image segmentation problem is transformed to minimize the posterior energy function corresponding to the labeling problem.The energy function can be efficiently minimized using the-expansion move algorithm which is one of the most effective algorithms in graph cuts,and using an iterative process similar to...
Keywords:segmentation  Markov random fields  graph cuts  energy minimization  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号