АДАПТИВНЫЙ АЛГОРИТМ СЕГМЕНТАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ


Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье предложен подход к сегментации изображений на основе марковского случайного поля с использованием адаптивной локальной области. Выбор локальной области по исходному изображению выполняется на основе критерия взаимной информации. Результаты проведенных экспериментов подтверждают эффективность работы предложенного подхода.

Об авторах

В Е Гай

А Л Жизняков

Список литературы

  1. Geraan S., Geman D. Stochastic relaxation, Gibbs distributions and the Bayesian restoration of images // IEEE Transactions on PAMI. Vol. 6, 1984.-P. 721-741.
  2. Besag J. Spatial interaction and the statistical analysis of lattice systems // Journal of Royal society. Vol. 26, 1974. - P. 192-236.
  3. Hassner M., Sklansky J. The use of markov random fields as models of texture // Computer graphics and Image Processing. Vol. 12, 1980. -P. 357-370.
  4. S. Li Markov random field modeling in computer vision. New-York: Springer-Verlag, 1995.-560 p.
  5. Kato Z., Berthod M., Zerubia J. A hierarchical markov random field and multitemperature annealing for parallel image classification // Graphical models and image processing. Vol. 58, 1996.-P. 18-37.
  6. Besag J. On the statistical analysis of dirty pictures // Journal of Royal Statistical Society. Vol. B-68, 1996.-P. 256-302.
  7. Kato Z., Zerubia J., Berthod M. Satellite image classification using a modified Metropolis Dynamics // IEEE Transactions on Image Processing. Vol. 12, 2003. - P. 540-552.
  8. Zerubia J., Chellappa R. Mean field approximation using compound gauss-markov random field for edge detection and image classification // IEEE Transactions on Neural Networks. Vol. 8, 1993. - P. 703-709.
  9. Blake A. Comparison of the efficiency of deterministic and stochastic algorithms for visual reconstruction // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. 11, 1989.-P. 2-12.
  10. Sziranyi Т., Zerubia J., Czuni L., GeldreichG., Kato Z. Image segmentation using markov random field in fully parallel cellular network architectures // Real-Time Imaging. Vol. 6, 2000.-P. 196-211.
  11. Liu J., Moulin P. Information-Theoretic analysis of interscale and intrascale dependencies between image wavelet coefficients // IEEE Transaction on image processing. 2001. vol. 10.-P. 1647-1658.
  12. Гай В.Е., Жизняков А.Л. Использование критерия взаимной информации в локальных алгоритмах обработки вейвлет - коэффициентов // ИКТ Т. 5, № 1, 2007. - С. 12-17.
  13. Cavallaro A., Gelasia E., Ebrahimi T. Objective evaluation of segmentation quality using spatio-temporal context // IEEE ICIP 2002. Vol. 3.-P. 301-304.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Гай В.Е., Жизняков А.Л., 2008

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.