【摘 要】
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传统图像分割算法存在图像特征信息描述单一、分割效果差等缺点,为此,提出一种基于双特征马尔可夫随机场的图像分割方法。首先,利用像素之间的空间信息对高斯混合模型的先验概率和后验概率进行约束,建立灰度随机场。其次,在利用分数阶微分算子非线性保留图像的边缘轮廓和纹理细节的基础上,利用灰度共生矩阵描述图像的纹理特征信息,并建立纹理特征随机场。最后,设计了用于图像分割的双特征马尔可夫随机场,通过条件迭代算法优
【机 构】
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郑州工程技术学院信息工程学院,河南郑州450044;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093
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传统图像分割算法存在图像特征信息描述单一、分割效果差等缺点,为此,提出一种基于双特征马尔可夫随机场的图像分割方法。首先,利用像素之间的空间信息对高斯混合模型的先验概率和后验概率进行约束,建立灰度随机场。其次,在利用分数阶微分算子非线性保留图像的边缘轮廓和纹理细节的基础上,利用灰度共生矩阵描述图像的纹理特征信息,并建立纹理特征随机场。最后,设计了用于图像分割的双特征马尔可夫随机场,通过条件迭代算法优化求解标号场最大后验概率,实现图像分割。实验验证了分割算法的有效性,分割正确率达到93.9%,所提出的双
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