基于MRF-MAP理论和边缘检测的彩色图像分割算法研究

admin · 发表于 2023-9-28 10:25:41

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本文探讨了基于边缘检测、MRF模型和贝叶斯理论的彩色图像分割算法。研究目的是利用MRF模型和贝叶斯准则对彩色图像实现有效的无监督分割。主要分析研究了MRF-MAP模型在彩色图像分割中的通用框架——模型的建立、拟合和实验验证，并针对其通用框架进行深入分析，引入边缘检测理论以进一步地改进分割算法，力求在分割效果及耗用时间上有所改善。最后展望MRF模型在彩色图像分割应用中的深入发展方向。得到了以下成果：⑴基于统计理论的方法同时考虑了图像的颜色信息和空间关联信息，因此分割效果比较好，但较大的计算量限制了它的进一步发展。本文成功地引入边缘检测理论极大地简化了计算，减少了计算时间，部分地提高了分割质量。⑵图像类别数目的判定是图像分割必须首先解决的题目,也是研究工作的一个难点。传统的确定类别数的技术都需要单独进行繁琐的迭代过程，占用资源大，耗时多，因此增大了数字图像分析的复杂性。考虑到工业工程的实际应用，本文提出了新的算法，使得分类数能在分割过程中不断被修正直至确定，极大地简化了计算量。最终的实验选取了高清晰的壁纸图片，较短的计算时间和良好的分割效果证明了该算法的有效性及实用性。

基于MRF-MAP理论和边缘检测的彩色图像分割算法研究

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