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![图像分割中的马尔可夫随机场方法综述[1]](https://uimg.taocdn.com/f6a12b0402020740be1e9b8c.webp)
第12卷 第5期2007年5月中国图象图形学报Journal of I m age and GraphicsVol .12,No .5M ay,2007收稿日期:2005211214;改回日期:2006202217第一作者简介:李旭超(1974～ ),男。
2006年获浙江大学电气工程学院博士学位,现为井冈山学院信息科学与传媒学院教师。
主要研究方向为小波理论和马尔可夫随机场在图像处理中的应用等。
E 2mail:l6495312@s ohu .com图像分割中的马尔可夫随机场方法综述李旭超 朱善安(浙江大学电气工程学院,杭州 310027)摘 要 马尔可夫随机场方法是图像分割中一个极为活跃的研究方向。
本文介绍了基于马尔可夫随机场模型的一般理论与图像的关系,给出它在图像分割中的通用框架:包括空域和小波域图像模型的建立、最优准则的选取、标号数的确定、图像模型参数的估计和图像分割的实现,评述了其在图像分割中的应用,展望其发展的方向。
关键词 马尔可夫随机场 图像分割 贝叶斯准则 参数估计中图法分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:100628961(2007)0520789210A Survey of the M arkov Random F i eld M ethod for I mage Seg m en t a ti onL I Xu 2chao,Z HU Shan 2an(E lectrical Engineering College,Zhejiang U niversity,Hangzhou 310027)Abstract Markov random field method is a very active research field in i m age seg mentati on .This paper intr oduces the relati onshi p bet w een a general theory based on Markov random field method and the i m ages,and p r ovides a general fra me work in i m age seg mentati on,including the constructi on of s patial and wavelet domain i m age models,the selecti on of the op ti m izati on criteri on,calculati on of the nu mber of labeling,para meter esti m ati on of i m age models and the realizati on of i m age seg mentati on .The app licati ons of i m age seg mentati on are revie wed .And a fe w possible trends are discussed .Keywords markov random field,i m age seg mentati on,bayesian p rinci p le,para meter esti m ati on1 引 言图像分割是由图像处理进到图像分析的关键环节,在图像工程中占据重要的地位,分割结果的优劣影响随后的图像分析、理解和景物恢复问题及求解的正确与否。
基于马尔可夫随机场的快速图象分割
刘伟强;陈鸿;夏德深
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2001(006)003
【摘要】根据卫星遥感图象的特点,讨论了基于马可夫随机场的图象分割方法，建立了相应的基于马可夫随机场的图象分割模型，以实现复杂遥感图象的快速分割，并由此将图象分割问题转化成图象标记问题，进而转化成求解图象的最大后验概率估计的问题.虽然传统的模拟退火算法(SA)能达到后验概率的全局最大，但是时间复杂度太高，实际分割中经常采用次优算法.文中还引进了一种基于博弈理论的决定性退火算法(GSA)和一种基于竞争理论的算法(CA)，取得了快速分割图象的效果.试验证明，该两种算法完全可应用于复杂遥感图象的快速分割.
【总页数】6页(P228-233)
【作者】刘伟强;陈鸿;夏德深
【作者单位】南京理工大学计算机系603教研室,;南京理工大学计算机系603教研室,;南京理工大学计算机系603教研室,
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.1
【相关文献】
1.一种基于简化马尔可夫随机场的红外图像快速分割方法 [J], 刘秋让;黄慧敏;毛星锦
2.基于马尔可夫随机场的快速乘性迭代盲去卷积 [J], 陈新兵;杨世植;乔延利
3.基于广义模糊吉波斯随机场的噪声图象分割 [J], 龚剑;张煜;陈武凡
4.基于克隆选择算法和马尔可夫链蒙特卡尔方法融合隐马尔可夫随机场的脑部核磁共振自动分割研究 [J], 梁传君;王红梅
5.基于快速EM算法的马尔可夫随机场模型运动目标自动分割 [J], 仲兴荣;黄贤武;王加俊;陈蕾
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基于模拟退火算法的图像分割技术研究在计算机视觉领域，图像分割技术是非常重要的一项技术。
图像分割技术主要是指将数字图像分成几个不同区域，每个区域具有相似的特征，如灰度、颜色、纹理、形状等。
图像分割技术应用广泛，如医学影像诊断、自动驾驶、物体识别、视频监控等领域。
在实际图像处理中，由于图像具有噪声和复杂的背景，使得图像分割技术难以实现。
当传统的图像分割方法难以达到理想的效果时，就需要使用先进的算法来解决图像分割问题。
本篇文章将介绍基于模拟退火算法的图像分割技术研究。
一、图像分割算法常见的图像分割算法包括基于阈值的方法、基于聚类的方法、基于边缘的方法、基于区域的方法等。
基于阈值的方法相对简单，但是对于复杂的图像很难实现较好的分割效果。
基于聚类和区域的方法是目前比较常用的方法，但是这些算法也有其不足之处，如在组合相似的区域时会出现不连通的现象。
因此，在研究图像分割算法时需要考虑到不同算法的优缺点，选择合适的算法进行研究。
二、模拟退火算法模拟退火算法是一种经典的优化算法，其基本思想是通过随机性的局部搜索来避免局部极小值陷阱，从而达到全局最优解。
模拟退火算法包含三个关键要素：初始解、搜索邻域、接受准则。
其中初始解是指初值，搜索邻域是一种从目前解进行变化的方法，接受准则是控制算法在全局最优解附近搜索的功能。
三、基于模拟退火算法的图像分割技术基于模拟退火算法的图像分割技术是近年来被广泛研究的一种技术。
其主要思路是将图像分割问题转化为一个能量最小化问题，通过模拟退火算法进行求解。
具体步骤如下：（1）确定图像分割问题的目标函数，即能量函数。
（2）随机生成初始解，即将图像分为若干个不同区域。
（3）对初始解进行局部搜索，即在邻域内随机变化分割的结果。
（4）根据接受准则判断是否接受新解，从而逐渐在搜索空间中寻找全局最优解。
（5）一直进行搜索，直至达到迭代次数或满足停止准则。
通过模拟退火算法寻找最优分割结果是一种高效的方法，具有全局搜索的优良性质。
基于模拟退火的图像分割算法优化研究随着人工智能、计算机视觉等技术的发展，图像分割算法已经成为一个非常热门的研究领域。
图像分割是指将图像中的像素划分成不同的区域，每个区域表示具有相似属性的像素。
图像分割算法在计算机视觉、医学图像分析和目标跟踪等领域都有广泛的应用。
基于模拟退火的图像分割算法在近年来也受到了许多研究者的关注，因为它可以优化传统的分割算法，并达到更高的分割效果。
本文将深入研究基于模拟退火的图像分割算法优化方法，探讨其在图像分割领域中的重要性和应用效果。
一、传统的图像分割算法传统的图像分割算法包括边缘检测、区域生长、阈值分割等方法。
其中，阈值分割是最容易实现的方法之一。
阈值分割将图像中的像素按照一定的规则划分成不同的区域。
但是阈值分割的缺点也很明显，当图像具有多个目标或者存在噪声时，阈值分割将无法有效地处理这种情况。
因此，研究者开始考虑使用更高级的算法来解决图像分割的问题。
二、基于模拟退火的图像分割算法基于模拟退火的图像分割算法是一种全局优化算法，它能够优化传统的分割算法，实现更好的分割效果。
模拟退火算法是一种启发式算法，其基本工作原理是将一个目标函数看作能量函数，并将该函数对应的状态空间看作系统的状态空间。
模拟退火通过对状态空间进行随机漫步，不断寻找系统能量的最小值。
在图像分割问题中，状态为图像中的像素点，能量函数为目标函数的值，模拟退火通过不断调整像素点的状态来达到最优的分割结果。
三、基于模拟退火的图像分割算法优化研究在使用基于模拟退火的图像分割算法时，要注意以下几点:1. 改变模拟退火算法的参数：模拟退火的效果受到参数的影响非常大，因此在进行图像分割时，需要通过不断改变参数来寻找最优的结果。
2. 与其他算法相结合：模拟退火算法可以与其他优化算法相结合，如遗传算法、粒子群算法等。
这样可以发挥不同算法的优势，进一步提高分割效果。
3. 基于分层结构的分割算法：分层结构的分割算法可以将图像分成若干个子区域，并在每个子区域中应用模拟退火算法。
马尔科夫链蒙特卡罗算法在图像分割中的应用图像分割是计算机视觉领域中的一项重要任务。
其主要目的是将图像中不同的区域分离出来，以便进一步的分析和处理。
目前，图像分割算法众多，其中马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）算法因其高效性和准确性而备受关注。
本文将介绍马尔科夫链蒙特卡罗算法在图像分割中的应用。
一、马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）算法简介马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）算法是一种基于蒙特卡罗方法的统计计算算法。
它的主要思想是通过对样本空间进行随机抽样，来估计统计量，比如图像分割中的像素分类。
MCMC算法与蒙特卡罗方法类似，都是通过生成样本代表总体分布来计算总体参数。
但是，与蒙特卡罗方法不同的是，MCMC算法需要构建一个马尔科夫链，使得该链能够收敛到正确的后验概率分布。
二、MCMC算法在图像分割中的应用MCMC算法在图像分割中的应用主要包括以下两方面：1、基于能量函数的图像分割基于能量函数的图像分割是典型的马尔科夫随机场模型。
该模型将图像的每个像素作为一个节点，构建一个无向图，每个节点与其周围的像素都有一条边相连。
这些节点被分为两个或多个簇，每个簇都有一个标签。
这里，我们需要定义一个能量函数（或势函数），该函数考虑了每个像素节点的标签和周围像素节点标签的关系。
我们希望该函数的输出值越小越好。
MCMC算法通过随机选取每个像素点的标签，并计算能量函数值，然后根据概率转移矩阵更新每个节点的标签。
这个过程迭代多次直到收敛。
2、基于Gibbs抽样的图像分割基于Gibbs抽样的图像分割是一种基于贝叶斯分类器的分割方法。
它将每个像素点作为一个分布，根据分布来随机抽取样本。
Gibbs采样是一种基于马尔科夫链的抽样方法。
在这个算法中，为每个像素点定义一个概率分布，然后随机选择一个像素点并根据邻域条件更新其概率分布。
这个过程迭代多次直到收敛。
三、优点和应用MCMC算法在图像分割中的应用具有以下几个优点：1、能够对复杂的图像进行分割，如含有弯曲、疏松等结构的图像。
基于Markov-SA算法的树木图像分割
白雪冰;祝贺;张庭亮
【期刊名称】《林业科技》
【年(卷),期】2013(038)005
【摘要】为了实现对树木图像的分割,建立了Markov随机场分割模型,采用模拟退火法(SA)确定合适的系统参数,并将Markov随机场模型与模拟退火算法结合,分割出目标图像.试验结果表明,基于Markov-SA算法的树木图像分割突出了树木图像的一些细节,使要分割的目标图像更加清晰.
【总页数】3页(P25-27)
【作者】白雪冰;祝贺;张庭亮
【作者单位】东北林业大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨150040;东北林业大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨150040;东北林业大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨150040
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于Lab颜色距离和GMM的树木图像分割算法 [J], 郭晶晶;李庆武;程海粟;仇春春
2.基于小波域隐马模型的树木类图像分割算法 [J], 李云峰;曹渝昆;朱庆生;汪成亮
3.随机森林算法在树木年轮图像分割中的应用 [J], 宁霄;赵鹏
4.随机森林算法在树木年轮图像分割中的应用 [J], 宁霄;赵鹏;
5.基于相对色彩因子的树木图像分割算法 [J], 葛玉峰;周宏平;郑加强;张慧春因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于模拟退火算法的图像分割技术研究第一章绪论图像分割是一项重要的图像处理技术，它在图像处理、计算机视觉、医学图像分析、工业自动化等领域得到了广泛的应用。
图像分割的任务是将图像的像素根据特定的规则分成若干个不同的区域，每个区域的像素具有相同的特征，可以被用于后续的图像处理任务，如特征提取、目标检测等。
现在许多分割算法已经被提出，但大多数都无法在不同计算机系统之间交换，特别是针对不同场景的应用。
模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种概率型算法，常常用于解决优化问题。
它通过模拟固体物质退火过程的温度变化来求解最优解，因此可以用于多种非线性的优化问题，如图像分割问题。
基于模拟退火算法的图像分割技术可以有效地处理多维复杂数据，相比通常的分割算法更为稳健和有效。
本文主要研究基于模拟退火算法的图像分割技术。
第二章模拟退火算法模拟退火算法是由Metropolis等在1953年发明的，其过程类似于物质从一个高温的状态退火到一个低温的状态的过程。
在这个过程中，整个系统的能量通过温度的调节不断降低，使系统达到一个比较合适的状态。
模拟退火算法用于优化问题时，可以把问题看做一个空间中的某个状态，算法通过温度的调节随机选择相邻状态的方式来寻找最优解。
模拟退火算法的流程如下：（1）初始化状态S0，设置状态S0的初始温度T0。
（2）在当前温度T下，对当前状态S进行邻域搜索，生成新的状态Si。
（3）计算出当前状态S和新状态Si的能量差。
（4）以概率P=exp（-△E/T）接受新状态或保持原状态。
（5）根据一定的规则降低温度T。
（6）如果达到停止条件，则输出当前的状态，否则，返回第（2）步。
第三章基于模拟退火算法的图像分割技术基于模拟退火算法的图像分割技术可以通过最小化特定的目标函数来实现。
这个目标函数一般基于区域、紧凑性和相似性等指标来构建。
区域指标是指图像中每个像素所属的区域，相似性指标用于确定相似的像素点会被分为同一区域，紧凑性指标用于确保每个区域尽可能的小。
第24卷第12期系统工程与电子技术Systems Engineering and E lectronicsV ol 124,N o 1122002收稿日期:2002-02-11 修订日期:2002-05-09基金项目:国家自然科学基金资助课题(69831040)作者简介:郑宗贵(1970-),男,博士研究生,主要研究方向为图像理解,自动目标识别。
文章编号:1001Ο506X (2002)12Ο0092Ο04MST AR 图像分割算法研究郑宗贵,毛士艺(北京航空航天大学电子工程系,北京100083)摘 要:由于S AR 图像中具有极其严重的乘性斑点噪声,不可能用纯粹的传统的基于强度的分割方法来获取目标。
分析了马尔可夫随机场在各向同性的连续模型,提出了一种新的分割方法,采用该方法不仅分割出了目标而且较好地保持了其空间结构。
通过形态学中的膨胀和腐蚀运算得到了感兴趣的目标区域,并给出了它的轮廓图。
利用实际的运动和静止目标获取与识别(m oving and stationary target acquisition and recognition ,MST AR )合成孔径雷达(synthetic aperture radar ,S AR ),图像数据得到了较好的实验效果。
关键词:图像分割;运动和静止目标获取与识别;模拟退火;腐蚀;膨胀中图分类号:T N957 文献标识码:AR esearch on the Segmentation Algorithm of MSTAR Im ageZHE NG Z ong 2gui ,M AO Shi 2yi(Beijing University o f Aeronautics and Astronautics ,Beijing 100083,China )Abstract :S AR imagery is extremely speckled ,which makes traditional ,purely intensity 2based segmentation techniques fail ,the result exists much of speckle n oise.T his paper analyzes Mark ov rand om field (MRF )is otropic continu ous m odel ,and presents a new segmentation alg orithm ,which can obtain the target and keep the structure g ood.Applying the dilate and erode operation in m or 2ph ology to S AR image ,the target region of interest ,and the target outline are obtained.A series of preferable ex perimental result ab out MST AR S AR image data are given.K eyw ords :Image segmentation ;M oving and stationary target acquisition and recognition ;S imulated annealing ;Erode ;Dilate1 引 言合成孔径雷达(S AR )由于具有全天候、全天时和穿透能力强的特点,所以在军事和民用领域获得越来越多的重视和应用,是获取地面信息的重要手段。
II摘要遥感图像分割，就是指将遥感图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程，在此基础上才有可能对目标进一步利用。
因此遥感图像分割是由遥感图像处理到遥感图像分析的关键步骤。
近年来，以马尔科夫随机场模型作为先验模型的无监督图像分割已经得到了广泛应用，实践证明该模型有利于提高图像分割质量。
但是由于环境和传感器的影响，遥感图像具有灰度变化大、纹理复杂并且边界模糊等特点，经典的马尔科夫随机场模型并不能很好的处理分割中的相干噪声等问题。
本文针对遥感图像斑点噪声大，边界模糊的特点，在分割中引入了结合模糊集和马尔科夫算法的模糊马尔科夫随机场的无监督算法，以SAR图像为实验对象证明了该方法的准确性。
论文的主要工作和创新如下：①分析了基于模糊集和基于马尔科夫随机场的分割算法，这是图像分割中的两大主要工具。
深入分析对比了这两种算法在遥感图像分割上的优劣。
②为了弥补以上两种方法各自的不足，将模糊马尔科夫随机场引入遥感图像分割中，提出了基于模糊马尔科夫随机场模型在遥感图像分割算法中的具体构架，使得图像中的各点均从属于某个模糊类，而再是属于指定标签的确定类。
该模型结合了分割问题中的随机性与模糊性，以模糊随机变量为基础，从软分割的角度更合理地获取了图像的先验知识，较好地贴合了图像的特点，因而使得图像分割过程中使用的先验知识更为准确。
③在设计模糊马尔科夫随机场模型的势函数时，本文以传统的多逻辑模型（MLL）为基础，建立了模糊MLL模型，这种模糊模型下的势函数定量的从两点的距离入手，比经典的势函数只是定性的从两点的异同入手更能细致的描述先验模型，比经典的Gibbs随机场的势函数更细腻的刻画了像素间的细微差别。
④以往的模糊分割技术都把精力放在了图像的灰度特征上，这对两类以上的目标分割具有明显的缺陷，为了更加准确的区分图像中的不同区域，本文在MAP-MRF框架下提取出图像的灰度特征和纹理特征，以各自的特点分别建模，实验证明对于多值图像效果明显。
基于模拟退火的图像分割算法研究图像分割是计算机视觉领域中的重要研究方向，其主要目的是将图像分成若干个具有一定意义的区域或对象。
图像分割可以应用于语音识别、人脸识别、医疗影像等领域，并在实际应用中发挥着重要作用。
本文将探讨基于模拟退火的图像分割算法研究。
一、图像分割背景在计算机视觉领域中，图像分割是一项必不可少的任务。
它可以用于边缘检测、目标跟踪、物体识别等任务中。
这些任务通常要求从图像中提取出感兴趣的区域或对象。
图像分割的目的就是将图像分割成若干个区域或对象，使得每个区域或对象都具有一定的意义。
在实际应用中，图像分割可以应用于自动驾驶、智能监控、医疗影像等领域。
因此，图像分割具有很大的研究价值和实际应用价值。
二、基于模拟退火的图像分割算法研究在图像分割算法中，基于模拟退火的算法是一种常用的方法。
它可以用于对图像进行分割，从而得到具有一定意义的区域或对象。
模拟退火算法是一种全局搜索算法，可以在解空间中寻找全局最优解。
在图像分割中，模拟退火算法可以用来优化分割结果，从而得到更加准确的分割结果。
模拟退火算法是一种局部搜索算法，通过接受一定概率的不良解来避免陷于局部最优解。
它的基本思想是模拟金属热退火过程，从而得到全局最优解。
模拟退火算法的具体实现包括三个主要步骤：初始化、循环搜索和结果输出。
其中，初始化步骤用于生成初始解，循环搜索步骤用于对解进行搜索，结果输出步骤用于输出搜索结果。
具体实现中，模拟退火算法可以通过伪随机数生成器生成随机解，从而进行搜索。
在每次搜索中，算法会根据一定的准则选择当前解的邻域，计算邻域解的适应度函数值，并进行决策。
如果邻域解的适应度函数值比当前解的适应度函数值更好，则接受邻域解为当前解。
如果邻域解的适应度函数值比当前解的适应度函数值差，则有一定概率接受邻域解为当前解，这种接受差解的概率被称为温度。
在图像分割中，模拟退火算法可以用来优化聚类结果。
其中，聚类是图像分割算法中的重要步骤，聚类的目的是将像素分成若干个类别，并将每个类别赋予一个标签。
