折棍变分贝叶斯图像分割算法

作     者：董道广 芮国胜 田文飚 Dong Daoguang;Rui Guosheng;Tian Wenbiao

作者机构：海军航空大学 

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金(41606117) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2020年第32卷第2期

页      码：270-276页

摘      要：为提高图像分割的抗噪鲁棒性并解决分割数目的自适应确定问题,通过在聚类标签先验概率的折棍构造过程中建立Markov随机场,将空间相关性约束引入Dirichlet过程混合模型的概率建模,使聚类的空间平滑性得以增强,并采用变分推断方法获得聚类标签的收敛解析解,提出一种基于折棍变分贝叶斯推断的图像分割算法,实现了对像素聚类标签和分割数目的同步自适应学习,避免了传统方法中因引入空间相关性约束而出现的计算复杂问题.基于Berkeley BSD500图像测试数据集的数值实验结果表明,该算法具有比现有的混合模型聚类图像分割算法更高的PRI值,且在低于0.1的噪声方差条件下表现出了更优的抗噪鲁棒性.

主 题 词：混合模型 图像分割 空间相关性约束 贝叶斯推断 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2020.17859

馆 藏 号：203882329...