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摘要:
基于四叉树的分层马尔可夫随机场 (Markov random field, MRF) 模型在层间存在因果性, 不需要像非因果马尔可夫随机场模型那样的迭代算法, 但是传统的分层 MRF 模型常常导致分割结果具有块状现象和非连续边缘. 本文提出一种新的基于区域确定的半树分层 MRF 算法, 并推导出它的最大后验边缘概率 (Maximizer of the posteriori marginal, MPM) 算法. 在流域算法过分割结果的基础上, 该模型将层间的点概率转换为区域概率, 采用区域概率实现各层图像分割. 从 SAR 图像的监督分割实验结果来看, 本文提出的模型较好地克服了基于像素分层模型和单分辨率 MRF 模型带来的块现象和非连续边界, 因而具有更好的分割结果.
Abstract:基于四叉树的分层马尔可夫随机场 (Markov random field, MRF) 模型在层间存在因果性, 不需要像非因果马尔可夫随机场模型那样的迭代算法, 但是传统的分层 MRF 模型常常导致分割结果具有块状现象和非连续边缘. 本文提出一种新的基于区域确定的半树分层 MRF 算法, 并推导出它的最大后验边缘概率 (Maximizer of the posteriori marginal, MPM) 算法. 在流域算法过分割结果的基础上, 该模型将层间的点概率转换为区域概率, 采用区域概率实现各层图像分割. 从 SAR 图像的监督分割实验结果来看, 本文提出的模型较好地克服了基于像素分层模型和单分辨率 MRF 模型带来的块现象和非连续边界, 因而具有更好的分割结果.
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