基于广义模糊吉伯斯随机场图像分割新算法

被引:4
作者
林亚忠
陈武凡
杨丰
冯衍秋
机构
[1] 第一军医大学医学图像处理全军重点实验室
基金
国家自然科学基金重点项目;
关键词
图像分割; 广义模糊分割; 吉伯斯分布; 模糊吉伯斯随机场;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
吉伯斯分布作为一种引入图像空间信息的先验模型已广泛运用于贝叶斯图像分割中 .然而 ,由于传统该模型只在确定类上有定义 ,而在模糊类上未曾涉及 ,使得在运用该模型对一些模糊图像或退化图像进行处理时 ,分割效果不理想 ,甚至无能为力 .该文针对这些不足 ,从模型本身出发 ,在传统的吉伯斯随机场模型中引入模糊概念 ,并针对实际多值分割特点 ,提出一种高效、无监督的广义模糊算法 ,从而实现对多值图像的精确分割 .文中首先介绍一种二值的广义模糊吉伯斯随机场模型 ;然后将这种二值模型进行多值扩展 ,提出分段模糊与广义模糊吉伯斯两种实用的多值分割算法 ;最后将其运用于一系列医学图像分割 .实验表明 ,文中提出的广义模糊分割算法比基于传统随机场的算法有更好的图像分割能力 .
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