典型文献
基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型的图像分割
文献摘要：
针对低阶马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)模型难以有效表达自然图像中复杂的先验知识而造成误分割问题,提出一种基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型(Higher-order MRF model with multi-node topological overlap measure,MTOM-HMRF)的图像分割方法.首先,为描述图像局部区域内多像素蕴含的复杂空间拓扑结构信息,利用多节点拓扑重叠测度建立图像局部区域的高阶先验模型;其次,利用较大的局部区域包含更多的标签节点信息能力,基于Pairwise MRF模型建立基于局部区域的部分二阶Potts先验模型,提高分割模型的抗噪能力;再次,为有效描述观察图像场与其标签场的似然特征分布,研究利用局部区域内邻接像素的Hamming距离引入图像局部空间相关性,建立局部空间一致性约束的高斯混合分布;最后,基于MRF框架建立用于图像分割的多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型,采用Gibbs采样算法对提出模型进行优化.实验结果表明,提出模型不仅能有效抵抗图像强噪声和复杂的纹理突变干扰,鲁棒性更好,而且具有更准确的图像分割结果.
文献关键词：
图像分割;高阶马尔科夫随机场;拓扑重叠测度;高斯混合模型;Gibbs采样算法
中图分类号：
作者姓名：
徐胜军;周盈希;孟月波;刘光辉;史亚
作者机构：
西安建筑科技大学信息与控制工程学院 西安710055
文献出处：
引用格式：
[1]徐胜军;周盈希;孟月波;刘光辉;史亚-.基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型的图像分割)[J].自动化学报,2022(05):1353-1369
A类：
拓扑重叠测度,MTOM,HMRF,纹理突变,高阶马尔科夫随机场
B类：
多节点,图像分割,低阶,Markov,random,field,有效表达,先验知识,Higher,order,model,multi,node,topological,overlap,measure,分割方法,局部区域,像素,复杂空间,空间拓扑,拓扑结构,结构信息,先验模型,节点信息,信息能力,Pairwise,Potts,分割模型,特征分布,研究利用,邻接,Hamming,空间相关性,空间一致性,一致性约束,高斯混合分布,Gibbs,采样算法,出模,强噪声,高斯混合模型
AB值：
0.318007
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