基于改进MRF的凝胶图像分割算法  

作　　者：张彦清[1] 侯伟[1] 李玲[1] 辛化梅[1] 

机构地区：[1]山东师范大学物理与电子科学学院,山东济南250014

出　　处：《科技创新与应用》2014年第7期1-2,共2页Technology Innovation and Application

基　　金：山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(BS2009DX008);山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(基金号:BS2013DX035);山东省研究生教育创新计划项目(SDYY11115)的资助

摘　　要：为了得到更好的凝胶图像分割效果,文章提出了一种基于马尔科夫随机场(MRF)模型分割算法的改进算法,首先用非局部均值(NL-means)对图像进行滤波,然后通过模糊c均值算法(FCM)实现了图像的初始聚类分割,进一步通过二阶逻辑模型(MLL)模糊聚类作为先验知识获取其先验概率并因此得到后验概率,在此过程中引入了灰度点密度权值来实现聚类和均值方差的更新,最终实现凝胶图像的最优化分割。

关 键 词：马尔科夫随机场 分割 灰度点密度 凝胶图像 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]