融合边缘和形状先验的mRF目标分割-重庆理工大学学报.PDF

第２８卷　第１０期 重 庆 理 工 大 学 学报（自然科学） ２０１４年１０月 Ｖｏｌ．２８　　Ｎｏ．１０ ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ） Ｏｃｔ．２０１４  ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４－８４２５（ｚ）．２０１４．１０．０１６ 融合边缘和形状先验的ＭＲＦ目标分割 张　微 （宝鸡文理学院计算机科学系，陕西 宝鸡　７２１０１６） 摘　　　要：针对图像目标在分割过程中易受遮挡和复杂背景影响的问题，提出一种融合边缘 和形状先验的马尔科夫随机场目标分割方法。该方法给出了形状先验概率分布，解决了形状对 齐问题，直接从图像中提取边缘信息，将边缘信息和形状先验同时引入能量函数，并采用图割算 法进行能量最小化，得到最终分割结果。实验结果表明：形状先验和边缘信息能够有效应对遮 挡和复杂背景影响问题，改善了分割结果，降低了错误率。 关　键　词：目标分割；马尔科夫随机场；图像边缘；形状先验 中图分类号：ＴＰ３９１．４１　　　　文献标识码：Ａ 文章编号：１６７４－８４２５（２０１４）１０－００７９－０７ ＭａｒｋｏｖＲａｎｄｏｍＦｉｅｌｄＢａｓｅｄＯｂｊｅｃｔＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ＣｏｍｂｉｎｉｎｇＥｄｇｅａｎｄＳｈａｐｅＰｒｉｏｒ ＺＨＡＮＧＷｅｉ （ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＢａｏｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｒｔｓａｎｄＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂａｏｊｉ７２１０１６，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓｏｆｏｃｃｌｕｓｉｏｎｓａｎｄｃｌｕｔｔｅｒｅｄｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｉｎｏｂｊｅｃｔｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ， ａＭａｒｋｏｖｒａｎｄｏｍｆｉｅｌｄ（ＭＲＦ）ｂａｓｅｄｏｂｊｅｃｔｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｃｏｍｂｉｎｉｎｇｅｄｇｅａｎｄｓｈａｐｅｐｒｉｏｒｗａｓｐｒｏ ｐｏｓｅｄ．Ｉｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄ，ｓｈａｐｅｐｒｉｏｒｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｗａｓｇｉｖｅｎ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｓｈａｐｅａｌｉｇｎｍｅｎｔ ｐｒｏｂｌｅｍｗａｓｓｏｌｖｅｄａｎｄｅｄｇｅｗａｓｅｘｔｒａｃｔｅｄｄｉｒｅｃｔｌｙｆｒｏｍｉｍａｇｅ．Ｂｏｔｈｅｄｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｓｈａｐｅｐｒｉ ｏｒｗｅｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｏｔｈｅｅｎｅｒｇｙｆｕｎｃｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｗｈｏｌｅｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｏｆｅｎｅｒｇｙｆｕｎｃｔｉｏｎｗａｓｐｒｏｖｉｄｅｄ． Ｆｉｎａｌｌｙ，ｇｒａｐｈｃｕｔｓｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄｔｏｍｉｎｉｍｉｚｅｔｈｅｗｈｏｌｅｅｎｅｒｇｙｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｆｉｎａｌｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓｗｅｒｅｇｉｖｅｎ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｓｈａｐｅｐｒｉｏｒａｎｄｅｄｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｃａｎｃｏｐｅｗｉｔｈ ｔｈｅｏｃｃｌｕｓｉｏｎｓａｎｄｃｏｍｐｌｅｘｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｏｂｊｅｃｔｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ，ｗｈｉｃｈｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｏｂｖｉｏｕｓｌｙａｎｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅｅｒｒｏｒｒａｔｅ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｏｂｊｅｃｔｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；Ｍａｒｋｏｖｒａｎｄｏｍｆｉｅｌｄ（ＭＲＦ）；ｅｄｇｅ；ｓｈａｐｅｐｒｉｏｒ 　　图像分割作为计算机视觉与图像处理领域中 关键步骤，在图像工程中占有非常重要的地 极其重要的一项研究内容，是图像分析与理解的 位［１－７］。对图像中感兴趣的目标进行分割成为目 　　收稿日期：２０１４－０７－１６ 基金项目：中央高校基本科研业务费专项基金资助项目（ＧＫ２０１３０４００９）；宝鸡文理学院校级重点项目（ＺＫ１４０８５） 作者简介：张微（１