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文檔簡介
1、圖像分割是計算機視覺中的關(guān)鍵技術(shù)之一?；隈R爾可夫隨機場(Markov RandomField,MRF)模型的圖像分割方法,是一種基于統(tǒng)計的分割方法,具有能充分利用先驗知識,能形成閉合的邊界,模型參數(shù)少且易于和其他方法相結(jié)合等優(yōu)點,所以此方法在圖像分割領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。 本文研究了基于MRF的圖像分割算法,重點研究了基于MRF的圖像分割模型中的參數(shù)估計方法,以及MRF中的最大后驗概率(Maximum A Posterior
2、i,MAP)問題的求解方法。 首先,研究了MRF中MAP問題的求解方法。為提高傳統(tǒng)的模擬退火(SimulatedAnnealing,SA)算法求解MAP問題的速度,在SA算法基礎(chǔ)上提出了一種基于振動點的SA算法。在初始分割后,將圖像的像素點分為兩類：振動點和穩(wěn)定點,并借助鏈表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲振動點,每次迭代只對鏈表里面的振動點進(jìn)行計算,以減少運算量。另外,本文還對SA算法的停步準(zhǔn)則進(jìn)行了改進(jìn),避免了全局能量的計算。實驗表明這種基于
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