基于图像片马尔科夫随机场的脑MR图像分割算法

摘要：

传统的高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)算法在图像分割中未考虑像素的空间信息,导致其对于噪声十分敏感。马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)模型通过像素类别标记的Gibbs 分布先验概率引入了图像的空间信息,能较好地分割含有噪声的图像,然而MRF 模型的分割结果容易出现过平滑现象。为了解决上述缺陷,提出了一种新的基于图像片权重方法的马尔科夫随机场图像分割模型,对邻域内的不同图像片根据相似度赋予不同的权重,使其在克服噪声影响的同时能保持图像细节信息。同时,采用KL 距离引入先验概率与后验概率关于熵的惩罚项,并对该惩罚项进行平滑,得到最终的分割结果。实验结果表明,算法具有较强的自适应性,能够有效克服噪声对于分割结果的影响,并获得较高的分割精度。

关键词：脑MR图像、图像分割、图像片、高斯混合模型、马尔科夫随机场

分类号：TP3;TN9

资助基金：国家自然科学基金61273251资助Supported by National Natural Science Foundation of China 61273251

在线出版日期：2014-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1754-1763