模糊马尔可夫场模型与图像分割新算法
冯前进
陈武凡
1.南方医科大学生物医学工程学院医学图像处理重点实验室,广东,广州,5105152.南方医科大学生物医学工程学院医学图像处理重点实验室,广东,广州,510515
摘要：本文建立模糊马尔可夫场模型,并提出基于模糊马尔可夫场的图像分割新算法.该算法同时处理模糊性和随机性,因此能有效获取图像的先验知识.在模糊马尔可夫场与待分割图像之间用经典的马尔可夫场关联.模糊马尔可夫场是经典马尔可夫场的推广,当模糊马尔可夫场失去模糊性时,它将退化为经典的马尔可夫场.给定图像,随即进行模糊化处理;以最大后验概率作为优化准则修正模糊马尔可夫场的隶属度;最后按照最大隶属度原则消除模糊性,从而得到图像的分割.该算法可以有效地虑除噪和消除部分容积效应,得到更为准确的分割结果.
关键词：模糊随机变量模糊马尔可夫场图像分割最大伪似然
分类号：TP3(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家重点基础研究发展计划(973计划)(2003CB716103)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 579-583 )
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