基于Markov随机场和FRAME模型的无监督图像分割
Science in China Series E-Technological Sciences (in Chinese) · 2004
提出了一种多纹理图像的无监督分割方法. 此方法应用两层的随机场模型对需要分割的图像进行建模. 第一层用Markov随机场(MRF)模型表示一个不可观测的区域图像, 第二层用“滤波器, 随机场和最大熵(FRAME)”模型表示覆盖每一个区域的纹理图像, 与传统的分层Markov随机场(HMRF)模型相比较, FRAME模型可以取较大的邻域系, 从而对更加复杂的图案式样进行建模. 根据Bayes定理, 分割问题被转化成一个最大后验(MAP)估计问题. 迭代条件模型(ICM)算法用来求解最大后验估计. 提出一个基于局部熵率的算法来简化MRF参数的估计, FRAME模型的参数用最大期望(EM)算法估计. 最后, 使用一些合成的和真实的图像分别来做实验, 实验结果表明该方法能有效地分割含有复杂纹理的图像, 并且对噪声有一定的鲁棒性.