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基于MAP-ML估计的图像分割

摘要

图像分割在计算机视觉和图像分析中起着重要的作用。在本文中，图像分割被表述为一个概率最大化框架下的标记问题。为了估计标签配置，提出了一种迭代优化方案，交替进行最大后验估计和最大似然估计。采用马尔可夫随机场(MRFs)对MAP估计问题进行建模，并采用图切算法求解MAP估计问题。ML估计是通过计算高斯模型中区域特征的均值来实现的。我们的算法可以自动将图像分割成具有相关纹理或颜色的区域，而不需要事先知道区域的数量。其结果很好地匹配了图像的边缘，与人类的感知是一致的。与六种最先进的算法相比，大量的实验表明，我们的算法性能最好。

Vijayan T

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