马尔可夫化的多尺度FCM在影像分割中的应用

被引：5

作者：

陈荣元 ^{[1
,2
]}

郑晨 ^{[3
,2
]}

谢伟 ^{[4
]}

秦前清 ^{[2
]}

机构：

[1] 湖南商学院信息学院

[2] 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室

[3] 武汉大学数学与统计学院

[4] 武汉大学计算机学院

来源：

光电子激光. | 2012年 / 23卷 / 01期

关键词：

图像分割; 模糊C均值(FCM)算法; 马尔可夫随机场(MRF)模型; 小波变换;

D O I：

10.16136/j.joel.2012.01.001

中图分类号：

TP391.41 []; O211.62 [马尔可夫过程];

学科分类号：

080203 ; 020208 ; 070103 ; 0714 ;

摘要：

为了同时处理影像分割问题中的随机性与模糊性,提出了一种多尺度(MR,multi-resolu-tion,马尔可夫随机场(MRF,markov random field)模型下的模糊C均值(FCM,fuzzy C-means)聚类分割算法(MR-MRF-FCM)。利用FCM算法能够处理影像模糊性的优点、MRF模型描述空间关系的长处以及小波的多尺度分析的优点,先对影像进行多尺度小波分解,并对小波系数建立MRF,进而用MR-MRF中的条件概率矩阵代替FCM算法的隶属度矩阵。实验结果从视觉效果和定量指标两方面表明,本文方法优于经典的MRF、多尺度MRF、FCM和核FCM等方法。

引用

页码：167 / 173

页数：7

共 7 条

[1] 模糊分段光滑图像分割模型及其快速算法 [J].