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【24h】

Image segmentation based on multiresolution Markov random field with fuzzy constraint in wavelet domain

机译：基于小波域模糊约束的多分辨率马尔可夫随机场图像分割。

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摘要

This study proposes a multiresolution Markov random field model with fuzzy constraint in wavelet domain (MRMRF-F). In this model, a fuzzy field is introduced into the multiresolution Markov random field model to estimate parameters, by which the spatial constraint between neighbouring features can be reflected. There are three subfields on each resolution in the MRMRF-F model: one feature field, one label field and one fuzzy field. Among these fields, a three-step iteration scheme is designed to realise image segmentation. Namely, the label field renews the fuzzy field; then the fuzzy field estimates the parameters of the feature field; and a renewed label field is obtained by maximising the products of both the probability of the feature field and the probability of current label field; image segmentation is finally obtained by the cycle iteration among these fields. Texture and natural images are used to test the performance of the new model, and experimental results illustrate a better and higher accuracy compared with other existing methods about fuzzy methods or Markov random field models.
机译：本研究提出了一种具有小波域模糊约束的多分辨率马尔可夫随机场模型（MRMRF-F）。在该模型中，将模糊场引入多分辨率马尔可夫随机场模型中以估计参数，从而可以反映相邻特征之间的空间约束。在MRMRF-F模型中，每个分辨率都有三个子字段：一个特征字段，一个标签字段和一个模糊字段。在这些领域中，设计了一种三步迭代方案来实现图像分割。即，标签字段更新了模糊字段；然后，模糊字段估计特征字段的参数；通过最大化特征字段的概率和当前标签字段的概率的乘积来获得更新的标签字段；通过这些字段之间的循环迭代最终获得图像分割。纹理和自然图像用于测试新模型的性能，实验结果表明，与其他有关模糊方法或马尔可夫随机场模型的现有方法相比，该方法具有更好的准确性。

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  • 来源
    《Image Processing, IET》 |2012年第3期|p.213-221|共9页
  • 作者

    Zheng C.;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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