基于類自適應(yīng)高斯-馬爾可夫隨機場模型和EM算法的MR圖像分割_第1頁
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1、 維普資訊 第 期 王 文 輝 等 ： 于 類 自適 應(yīng) 高 斯 一 基 馬爾 可夫 隨 機 場 模 型 和 算 法 的 圖 像 分 割 表 兩 種 算 法 的 和 ， ， ： （ ） ， ， ： 一 ， ， ， ， （ ： ， ） 剮 ， 武 凡 義 模糊 隨 機 場 與 圖 像 分 割 算 法 研 究 顏 陳 廣 結(jié) 論 模 型 由 于 既 利 用 了 像 素 的 灰 度 信 息 ， 又通 過 的 光 滑 先 驗 概 率 引人 空 間信 息 ， 能較 好 地 分 割 噪 聲 圖 像 。 由 于 本 文 采 用 了 初 聚 類 ， 好 地 限 制 了迭 代 次 數(shù) ， 在 做 較 并 一 中

2、 國 圖象 圖形 學(xué) 報 （ ） ， ： ， ， ， （ ） 顏 剛 ， ， 陳武 凡 ， 衍 秋 基 于 馮 隨機 場 的有 限 混 合模 型 改進 與腦 部 圖 像 的穩(wěn) 健 分 割 中 國生 物 醫(yī)學(xué) 工 程 學(xué)報 ， （ ） ： 定 程度 上 避 免 了 算 法 的 局 部 極 值 問 題 。通 過 最 大化 的后 驗 概 率來 自動 獲 得 的懲 罰 因 子 盧， 具 有 良好 的 類 自適 應(yīng) 性 ， 具 有 各 類 各 向異 性 。 使 且 基 于 模 型 的算 法 不 再需 要 通 過 多次 繁 瑣 的 嘗試 口值 ， 能 得 到好 的 分 割 效 果 ， 高 了分 割 效 就 提 率 ， 具有 更 高 的 和 。本 文 算 法 是 非 且 監(jiān) 督 算 法 ， 仍 未 解 決 圖 像 處 理 中分 割 類 數(shù) 自動 但 確定 的開放 性 問 題 。 參 考文 獻 （ ） ， ， ， （ ， ）： 旭 超 李 朱 善 安 層 次 模 型在 圖像 分 割 中 的應(yīng) 用 計 算 機 輔 助 設(shè) 計 與 圖形 學(xué)學(xué) 報 ， （ ： ， ） ， ， ， （ ） ， ： ， ： ， ， （ ） ，

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