基于非下采样 Brushlet 和马尔可夫随机场的图像分割

摘要：

针对传统小波域马尔可夫随机场图像分割算法的纹理图像分割能力的不足，提出一种将非下采样Brushlet变换和马尔可夫随机场相结合的纹理图像分割方法。用非下采样Brushlet变换作为图像分割的特征场，有效地提取纹理图像中的高维奇异信息；利用高斯马尔可夫模型提取特征场的参数，考察图像中的光谱信息以及像素点的空间相关性对分割结果的影响。实验表明，本文算法可以有效地实现纹理图像分割，在检测纹理方向信息和区域一致性上较传统算法有较大的提高。

关键词：非下采样Brushlet变换、马尔可夫随机场、图像分割、迭代条件模式、最大后验概率准则

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省教育厅一般研究项目L2013422

在线出版日期：2014-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：81-85