图像分割中的马尔可夫随机场方法综述

被引：63

作者：

李旭超

朱善安

机构：

[1] 浙江大学电气工程学院

来源：

中国图象图形学报 | 2007年 / 05期

关键词：

马尔可夫随机场; 图像分割; 贝叶斯准则; 参数估计;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

马尔可夫随机场方法是图像分割中一个极为活跃的研究方向。本文介绍了基于马尔可夫随机场模型的一般理论与图像的关系,给出它在图像分割中的通用框架:包括空域和小波域图像模型的建立、最优准则的选取、标号数的确定、图像模型参数的估计和图像分割的实现,评述了其在图像分割中的应用,展望其发展的方向。

引用

页码：789 / 798

页数：10

共 6 条

[1] 一种采用高斯隐马尔可夫随机场模型的遥感图像分类算法 [J].

黄宁 ;

朱敏慧 ;

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电子与信息学报, 2003, (01) :50-53

[2] 基于小波域多状态隐马尔科夫树模型多尺度文本图像分割 [J].

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电子与信息学报, 2002, (12) :1885-1891

[3] 基于层次MRF的MR图像分割(英文) [J].

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卞正中 .

软件学报, 2002, (09) :1779-1786

[4] 基于小波域隐马尔科夫模型的文本图像子带分割方法 [J].

侯玉华 ;

宋锦萍 ;

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文成林 ;

杨晓艺 .

电子学报, 2002, (08) :1180-1183

[5] 基于MRF模型的可靠的图像分割 [J].

陆明俊 ;

王润生 .

电子学报, 1999, (02) :88-90

[6]

Stochastic Relaxation on Partitions with Connected Components and its Application to Image Segmentation. Wang J P. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 1998

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