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文档简介

1、基于马尔可夫随机场（MRF）的图像分割研究专业：信号与信息处理小组成员：杨韬、杨赛殷宇、王伟图像分割及其主要应用l 图像分割：图像分割： 所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合,也就是根据目标与背景的先验知识,对图像中的目标、背景进行标记,定位,然后将目标从背景或其他伪目标中分离出来。 图像分割的目的在于根据某些特征(如灰度级、频谱、纹理等)将一幅图像分成若干有意义的区域,使得这些特征在某一区域内表现一致或相似,而在不同区域间表现出明显的不同。l 主要应用：主要应用：(1) 医学影象分析。(2) 军事研究领域。(3) 遥感气象服务。(4) 交通图象分析。 传统的图像分割方法

2、l 基于边缘检测的分割方法基于边缘检测的分割方法 通过检测出不同区域的边界来进行分割的。边缘提取是以原始图像为基础的,对图像的每个像素考察它的某个邻域内灰度变化,利用边缘邻近一阶或二阶方向导数的变化规律,用简单的方法检测边缘。l 基于阈值的分割方法基于阈值的分割方法 这种方法的关键在于寻找适当的灰度阈值，通常是根据图像的灰度直方图来选取分割所使用的阈值l 基于数学形态学的分割算法基于数学形态学的分割算法 基于数学形态学的分割算法基本思想是对图像用一定的结构元素进行基本操作之后,再与原图相减。它最基本的操作是腐蚀和膨胀,通过它们的不同组合形成形态开、形态闭,对灰度数字图像按照一定的结构元素取最大

3、值和最小值,进而实现图像的分割。基于马尔可夫随机场模型的分割l 马尔可夫随机场：马尔可夫随机场：马尔可夫随机场是马尔可夫随机过程在二维参数集中的推广。它包含两层意思：一是马尔可夫，二是随机场。马尔马尔可可夫夫一般指的是马尔可夫性质一个随机变量序列按时间先后关系依次排开的时候，第N+1时刻的分布特性，与N时刻以前的随机变量的取值无关，仅与N时刻的随机变量的取值有关。随机场随机场包含两个要素：位置，相空间。当给每一个位置中按照某种分布随机赋予相空间的一个值之后，其全体就叫做随机场。马尔马尔可夫可夫随机场：随机场：任何一个位置的值只与该位置邻近位置的值有关。llll 求解组合优化问题：求解组合优化问题：SASA算法算法 SA算法是模拟经过加热的物理系统在冷却过程中的粒子迁移行为,逐渐降温迭代,使能量达到全局最小。传统的用于图像分割的SA算法在每次迭代中都要对每个像素点的能量函数进行优化,这实际上形成了很大的浪费。因为大多数像素点在迭代的初期就已经趋于稳定,在以后的迭代中并不会改变其标记值。将已经趋于稳定的

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