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基于证据马尔可夫随机场模型的图像分割
  • ISSN号:1001-0920
  • 期刊名称:《控制与决策》
  • 时间:0
  • 分类:TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,西安710049, [2]西安交通大学电子与信息工程学院,西安710049, [3]西安交通大学机械振动与强度国家重点实验室,西安710049, [4]西安交通大学航天航空学院,西安710049
  • 相关基金:国家973计划项目(2013CB329405);国家自然科学基金项目(61573275,61671370);陕西省科技计划项目(2013KJXX-46)中央高校基本科研业务费专项资金项目(xjj2016066,xjj2014122).
中文摘要:

图像分割是计算机视觉中的经典问题,在许多领域都有重要应用.由于图像信息存在不确定性,难以获得精确的分割结果,为应对图像分割中的不确定性问题,将证据理论这一不确定性建模与推理工具与马尔可夫随机场相结合,提出证据马尔可夫随机场(EMRF)模型,并基于此提出新的图像分割算法.EMRF利用证据标号场描述像素标号的含混性,以证据距离描述相邻像素间的标号关系,利用条件迭代模型(ICM)算法进行优化.实验结果表明,EMRF相较于传统马尔可夫随机场、模糊马尔可夫随机场和传统的基于证据理论的方法,能获得更好的分割效果.

英文摘要:

Image segmentation is a classical problem in computer vision and has been widely used in many fields. Due to the uncertainty in images, it is difficult to obtain a precise segmentation result. To deal with the problem of the uncertainty encountered in the image segmentation, an evidential Markov random field(EMRF) model is designed, which combines the evidence theory, a powerful tool for modeling and reasoning uncertainty, with the Markov random field. Based on EMRF, a novel image segmentation algorithm is proposed. EMRF uses evidential label field to describe the ambiguity of labels and distance of evidence to describe the relationship between labels of the neighboring pixels. The iterated conditional modes(ICM) algorithm is used for optimization. Experimental results show that the proposed algorithm can provide a better segmentation result against traditional MRF, fuzzy MRF(FMRF) and traditional evidential approaches.

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期刊信息
  • 《控制与决策》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:东北大学
  • 主编:张嗣瀛 王福利
  • 地址:沈阳市东北大学125信箱
  • 邮编:110004
  • 邮箱:kzyjc@mail.neu.edu.cn
  • 电话:024-83687766
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0920
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1124/TP
  • 邮发代号:8-51
  • 获奖情况:
  • 1997年被评为辽宁省优秀编辑部,1999年期刊影响因子在信息与系统类期刊中排名第二位
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:32961