基于改良高斯-马尔科夫模型的图像分割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改良高斯‑马尔科夫模型的图像分割方法，通过结合空间变化有限混合模型SVFMM和隐Dirichlet分布LDA进行模型初始化，创建了改进的空间约束贝叶斯网络模型。在模型初始化完成后，采用基于高斯‑马尔科夫随机场GMRF的优化算法，进一步精细化和平滑模型参数。通过求解一个特定的优化问题来实现，有效地减小了图像各区域内参数值的变化，从而提高了图像分割的准确性和鲁棒性。本发明专利技术不仅适用于各种类型的自然图像，还能够有效地处理在复杂背景、不同光照条件以及噪声干扰下的图像分割问题。本发明专利技术在多个公开数据集上都展示了优于现有方法的性能，具有广泛的应用前景和显著的技术优势。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉和机器学习，特别是涉及一种基于改良高斯-马尔科夫模型的图像分割方法。

技术介绍

1、图像分割是图像分析和处理中最具挑战性的任务之一。因为图像经常被各种因素破坏，如噪声、强度不均匀性等。在过去的几十年中，基于不同的技术开发了许多图像分割方法。bouman,shapiro等人提出了一种直接解决无法计算精确的map估计值问题的贝叶斯图像分割的新方法。该方法性能更好，并且需要的计算量要少得多，其成果已发表在论文“amultiscale random field model for bayesian image segmentation”中。nikou,likas等人在2010年提出了一种新的贝叶斯模型，用于空间平滑度约束下基于高斯混合模型(gmm)的图像分割。数值实验证明了所提图像分割模型优于其他基于gmm的方法.其成果已发表在论文“abayesian framework for image segmentation with spatially varyingmixtures”中。steinberg，pizarro等人在2015年提出了用本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改良高斯-马尔科夫模型的图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于改良高斯-马尔科夫模型的图像分割方法，其特征在于，所述步骤1的具体方法为：

3.根据权利要求1所述的基于改良高斯-马尔科夫模型的图像分割方法，其特征在于，所述步骤2的具体方法为：

4.根据权利要求1所述的基于改良高斯-马尔科夫模型的图像分割方法，其特征在于，所述步骤3的具体方法为：

5.根据权利要求1所述的基于改良高斯-马尔科夫模型的图像分割方法，其特征在于，所述步骤4的具体方法为：

6.根据权利要求1所述的基于改良高斯-马...

【技术特征摘要】

1.一种基于改良高斯-马尔科夫模型的图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于改良高斯-马尔科夫模型的图像分割方法，其特征在于，所述步骤1的具体方法为：

3.根据权利要求1所述的基于改良高斯-马尔科夫模型的图像分割方法，其特征在于，所述步骤2的具体方法为：

4.根据权利要求1所述的基于改良高斯-马尔科夫模型的图像分割方法，其特征在于，所述步骤3的具体方法为：

5.根据权利要求1所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：张澳，张海艳，王媛媛，王梅峰，李亚州，田海阳，黄佳泷，宋照渝，严少峰，朱俊勋，张兴潮，尹彤彤，何艳婷，谢乾，汪涛，杨文俊，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：