基于FGM-MRF模型的图像分割

作者：苗晓锋; 高荣国

来源：微电子学与计算机, 2011, (06): 92-94+99.

DOI：10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2011.06.022

• 图像分割
• 马尔可夫随机场模型
• 有限高斯混合模型
• 期望-最大算法 image segmentation
• Markov random field(MRF) model
• finite Gaussian mixture(FGM) model
• expectation-maximization(EM) algorithm

利用Ward聚类将图像进行初始分割,其结果作为基于空间邻域信息马尔可夫随机场(MRF)模型对图像再次分割的初值,图像分割的先验概率采用Ising模型,通过有限高斯混合模型(FGM)描述图像像素灰度的条件概率分布,利用期望-最大(EM)算法估计条件概率分布模型参数,用迭代条件模式(ICM)局部优化方法,获得最大后验概率(MAP)准则下的图像分割结果.通过与其他相关算法分割结果相比较,这种算法能够明显改善分割效果.

• 单位
  陕西广播电视大学; 西安微电子技术研究所