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《一種基于區(qū)域的交互式mrf圖像分割算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、一種基于區(qū)域的交互式MRF圖像分割算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 摘要：提出一種基于區(qū)域的交互式MRF圖像分割算法，有效地解決了傳統(tǒng)MRF方法中初始參數(shù)不易準(zhǔn)確估計(jì)的問題，并能自動(dòng)檢測和矯正出現(xiàn)的誤分割。算法在meanshift預(yù)分割得到的過分割區(qū)域上進(jìn)行人工標(biāo)記，并將圖像轉(zhuǎn)化到[L*u*v]空間，用較簡單的歐式距離表達(dá)不同像素點(diǎn)之間的差異。同時(shí)，分析了誤分割可能出現(xiàn)的情況，分類別對(duì)誤分割現(xiàn)象進(jìn)行自動(dòng)檢測，然后運(yùn)用基于區(qū)域勢能的區(qū)域合并方法對(duì)誤分割進(jìn)行自動(dòng)矯正。通過對(duì)醫(yī)學(xué)圖像及自然彩色圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能準(zhǔn)確地完
2、成分割任務(wù)，并實(shí)現(xiàn)對(duì)誤分割現(xiàn)象的自動(dòng)檢測和矯正，與傳統(tǒng)MRF及GraphCut算法相比，該算法能獲得更準(zhǔn)確及更平滑的分割結(jié)果。 關(guān)鍵詞：圖像分割；醫(yī)學(xué)圖像；馬爾可夫隨機(jī)場；人機(jī)交互；參數(shù)估計(jì) 中圖分類號(hào)：TN911.73?34；TM417文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1004?373X（2016）21?0087?05 DesignandimplementationofaninteractiveMRFimagesegmentation algorithmbasedonregion HUANGFeng ?。↙ab
3、oratoryManagementCenter，WuyiUniversity，Wuyishan354300，China）10 Abstract：AninteractiveMRFimagesegmentationalgorithmbasedonregionisproposed，whicheffectivelysolvedtheproblemthattheinitialparametersaredifficulttoaccuratelyestimateinthetraditionalMRFmethod，andcan
4、automaticallydetectandcorrectthefalsesegmentation.Theover?segmentationregionsobtainedbymeanshiftpre?segmentationaremarkedartificiallywiththealgorithm.Theimageisconvertinto[L*u*v]space，andthedifferenceofdifferentpixelsisexpressedwiththesimpleEuropeandistance.T
5、hesituationspossibletooccurthefalsesegmentationareanalyzed，andthefalsesegmentationphenomenonisdetectedautomaticallywithclassification.Andthen，theregionmergingmethodbasedontheregionpotentialenergyisusedtocorrectthefalsesegmentationautomatically.Theexperimentso
6、fmedicalimageandnaturalcolorimagewereperformed.Theexperimentalresultsshowthatthealgorithmcanaccuratelyaccomplishthesegmentationtask，detectandcorrectthefalsesegmentationphenomenonautomatically.IncomparisonwiththetraditionalMRFandGraphCutalgorithms，thisalgorith
7、mcanobtainmoreaccurateandsmoothersegmentationresults. Keywords：imagesegmentation；medicalimage；MRF；human?computerinteraction；parameterestimation10 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像分割在眾多領(lǐng)域被予以運(yùn)用，并在計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域占據(jù)重要的地位。由于圖像的成像原理、成像環(huán)境等會(huì)造成圖像質(zhì)量、特征的不同，在不同應(yīng)用領(lǐng)域，針對(duì)不同的情況往往需要不同的分割方法，因此圖像分
8、割一直是計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別領(lǐng)域的熱門研究課題。針對(duì)此，本文主要介紹了馬爾可夫隨機(jī)場分割方法的原理，在此基礎(chǔ)上提出了一種基于區(qū)域MRF的交互式圖像分割算法?！ ?馬爾可夫隨機(jī)場理論 1.1馬爾可夫隨機(jī)場 Markov隨機(jī)場（MRF）模型是用于表征圖像數(shù)據(jù)空間相關(guān)性的模型。而對(duì)于圖像分割而言，圖像是高度空間相關(guān)的，因此將MRF模型用于圖像分割是較為合理和有效的[1]?！?/p>
