基于多层马尔科夫随机场融合的图像分割-计算机应用与软件.pdf

第３３卷第４期　　　 计算机应用与软件 Ｖｏｌ３３Ｎｏ．４ ２０１６年４月　　 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ Ａｐｒ．２０１６ 基于多层马尔科夫随机场融合的图像分割 １ １ ２ 金永男 　曹　国　尚岩峰 １（南京理工大学模式识别与智能系　江苏南京２１００９４） ２（公安部第三研究所　上海２０１２０４） 摘　要　　由于传统图像分割方法对噪声的敏感性和检测结果的不连续性等问题导致图像分割精度较低，提出一种基于多层马尔 科夫随机场模型融合的图像分割方法。首先分别通过模糊Ｃ均值聚类（ＦＣＭ）方法和马尔科夫随机场（ＭＲＦ）方法得到两个分割效 果较差的图像，随后运用多层马尔科夫随机场模型的融合特性将两个传统方法得到的分割结果进行融合。该方法运用多层马尔科 夫随机场融合方法引入邻域内像素间相关性和各层间的联系，并且在实验中得出与两个传统方法相比较更细致和精确的结果。实 验结果表明，多层马尔科夫随机场模型的融合方法可以将两个传统分割方法的结果较好地融合，并且得到更加精确的结果。 关键词　　图像分割　马尔科夫随机场　模糊Ｃ均值（ＦＣＭ）　最大后验估计（ＭＡＰ） 中图分类号　ＴＰ３９１　　　　文献标识码　Ａ　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１６．０４．０４０ ＩＭＡＧＥＳＥＧＭＥＮＴＡＴＩＯＮＢＡＳＥＤＯＮＭＵＬＴＩＬＡＹＥＲＭＡＲＫＯＶＲＡＮＤＯＭＦＩＥＬＤＦＵＳＩＯＮ １ １ ２ ＪｉｎＹｏｎｇｎａｎ　ＣａｏＧｕｏ　ＳｈａｎｇＹａｎｆｅｎｇ １（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９４，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ） ２（ＴｈｅＴｈｉｒｄＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＰｕｂｌｉｃＳｅｃｕｒｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１２０４，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｔｏｎｏｉｓｅａｎｄｔｈｅｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙｏｆｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｈａｓ， ｗｈｉｃｈｒｅｓｕｌｔｉｎｌｏｗｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ，ｉｔｉｓｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉｌａｙｅｒＭａｒｋｏｖ ｒａｎｄｏｍｆｉｅｌｄｍｏｄｅｌｓｆｕｓｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔ，ｗｅｏｂｔａｉｎｔｗｏｉｍａｇｅｓｗｉｔｈｐｏｏｒｅｒｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙｃｍｅａｎｓａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＦＣＭ）ａｎｄ Ｍａｒｋｏｖｒａｎｄｏｍｆｉｅｌｄ（ＭＲＦ）ｍｅｔｈｏｄｓｅｐａｒａｔｅｌｙ．ＴｈｅｎｗｅｕｓｅｔｈｅｆｕｓｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｏｆｍｕｌｔｉｌａｙｅｒＭＲＦｍｏｄｅｌｔｏｆｕｓｅｔｈｅｓｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓｄｅｒｉｖｅｄｆｒｏｍｔｗｏｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓ．ＴｈｅａｐｐｒｏａｃｈｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｍａｋｅｓｕｓｅｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉｌａｙｅｒＭＲＦｆｕｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｔｏｉｎｔｒｏｄｕｃｅ ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｐｉｘｅｌｓｗｉｔｈｉｎｎｅｉｇｈｂｏｕｒｈｏｏｄａｎｄｔｈｅｌｉｎｋｓｏｆｅａｃｈｌａｙｅｒ，ａｎｄｄｅｒｉｖｅｓｆｒｏｍｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｔｈｅｍｏｒｅｄｅｔａｉｌｅｄａｎｄｐｒｅｃｉｓｅ ｒｅｓｕｌｔｓｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｗｏｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓ