基于小波域分层Markov模型的纹理分割

刘国英; 茅力非; 王雷光; 秦前清

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基于小波域分层Markov模型的纹理分割

刘国英, 茅力非, 王雷光, 秦前清

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刘国英, 茅力非, 王雷光, 秦前清. 基于小波域分层Markov模型的纹理分割[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(5): 531-534.

引用本文:

刘国英, 茅力非, 王雷光, 秦前清. 基于小波域分层Markov模型的纹理分割[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(5): 531-534.

LIU Guoying, MAO Lifei, WANG Leiguang, QIN Qianqing. Texture Segmentation Based on a Hierarchical Markov Model in Wavelet Domain[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(5): 531-534.

Citation:

LIU Guoying, MAO Lifei, WANG Leiguang, QIN Qianqing. Texture Segmentation Based on a Hierarchical Markov Model in Wavelet Domain[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(5): 531-534.

基于小波域分层Markov模型的纹理分割

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079;²长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙市赤岭路45号,410076;³华中科技大学控制科学与工程系,武汉市珞喻路1037号430074

基金项目: 国家973计划资助项目(2006CB701303)；优秀国家重点实验室基金资助项目(40523005)

Texture Segmentation Based on a Hierarchical Markov Model in Wavelet Domain

¹State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University, 129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China,²College of Computer and Communication Engineering,Changsha University of Science & Technology,45 Chiling Road,Changsha 410079,China,³Department of Control Science & Engineering,Huazhong University of Science and Technology,1037 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家973计划资助项目(2006CB701303)；优秀国家重点实验室基金资助项目(40523005)

摘要: 提出了一种新的小波域分层Markov模型。该模型使用高斯马尔可夫随机场(Gauss Markov randomfield,GMRF)模型描述每一尺度小波系数向量的分布,考虑了同一尺度特征之间的相互作用;利用尺度间的因果马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型和尺度内的非因果MRF模型来描述标记场的局部作用关系,以此确定标记场的先验信息。根据贝叶斯准则,利用多目标问题优化技术,给出了此模型相应的纹理分割算法。最后,与经典模型的分割算法进行了对比实验,验证了所提出算法的有效性。
- 高斯马尔可夫随机场 /
- 因果MRF模型 /
- 多目标优化 /
- 纹理分割
Abstract: A new hierarchical Markov model in wavelet domain was proposed.In this model,the Gauss Markov random field(GMRF) was used to model the distribution of wavelet coefficient vectors to describe the relationship of observed features on each scale,and the cooperation of interscale casual.Innnerscale non-casual Markov Random Fields was exploited to model the label field priori probability.Based on the Bayesian rules,a new textured image segmentation algorithm was proposed employing multi-objective problem solving technique in this new hierarchical model.Experiments with synthetic texture images and remote sensing images were carried out.The results show the abilities of the proposed method to reduce segmentation error rate.
- GMRF /
- casual MRF model /
- multi-objective optimization /
- texture segmentation

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基于小波域分层Markov模型的纹理分割

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079;²长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙市赤岭路45号,410076;³华中科技大学控制科学与工程系,武汉市珞喻路1037号430074

基金项目: 国家973计划资助项目(2006CB701303)；优秀国家重点实验室基金资助项目(40523005)

收稿日期: 2013-07-09
修回日期: 2013-07-09
刊出日期: 2009-05-05

关键词:

摘要: 提出了一种新的小波域分层Markov模型。该模型使用高斯马尔可夫随机场(Gauss Markov randomfield,GMRF)模型描述每一尺度小波系数向量的分布,考虑了同一尺度特征之间的相互作用;利用尺度间的因果马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型和尺度内的非因果MRF模型来描述标记场的局部作用关系,以此确定标记场的先验信息。根据贝叶斯准则,利用多目标问题优化技术,给出了此模型相应的纹理分割算法。最后,与经典模型的分割算法进行了对比实验,验证了所提出算法的有效性。