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基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的植物病斑自适应分割
被引量：
5
1
作者
冯登超
杨兆选
乔晓军
《沈阳农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期391-394,共4页
针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早...
针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象。同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型。最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割。仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好。然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式及参数初始值的设置仍需作进一步研究。
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关键词
植物病斑
蚁群算法
gauss
—
markov
随机
场
自适应分割
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职称材料
基于互信息熵差测度和Gauss-Markov随机场模型的医学图像分割
被引量：
7
2
作者
王文辉
冯前进
陈武凡
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2009年第3期521-527,共7页
图像分割类数的确定一直是个难点,基于互信息熵差测度进行图像分割类数的确定,较好地解决了该问题.互信息熵差描述了随着分割类数增加时分割图像和原图像互信息量的增加程度,其作为一种类数确定测度时,可认为取得了一种分割类数与分割...
图像分割类数的确定一直是个难点,基于互信息熵差测度进行图像分割类数的确定,较好地解决了该问题.互信息熵差描述了随着分割类数增加时分割图像和原图像互信息量的增加程度,其作为一种类数确定测度时,可认为取得了一种分割类数与分割图像中所包含信息量的平衡,以此提出了分割类数确定的判别规则.在分割算法方面,Gauss-Markov模型既利用了图像的灰度信息,又通过Gibbs先验概率引入了图像的空间信息,能较好地用于分割含噪声的图像.然而,Gibbs惩罚因子β的确定却一直是个难点,为获得好的分割效果,通常用多个β值人工尝试.针对此问题,提出了一种类自适应的惩罚因子β,其利用后验概率来自动计算,并具有各类各向异性.再将模型利用EM-MAP算法来迭代求解.最后,将算法应用于医学图像的分割,实验表明该算法具有满意的分割效果.
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关键词
互信息量
分割类数
gauss
-
markov
随机
场
类自适应
图像分割
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职称材料
题名
基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的植物病斑自适应分割
被引量：
5
1
作者
冯登超
杨兆选
乔晓军
机构
天津大学信息工程学院
国家农业信息化工程技术研究中心
出处
《沈阳农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期391-394,共4页
基金
北京市科技攻关项目(Z0005190040831)
天津市自然科学基金重点资助项目(07JCZDJC05800)
文摘
针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象。同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型。最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割。仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好。然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式及参数初始值的设置仍需作进一步研究。
关键词
植物病斑
蚁群算法
gauss
—
markov
随机
场
自适应分割
Keywords
plant disease spot
ant colony algorithm
gauss
-
markov
random field
adaptive segmentation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于互信息熵差测度和Gauss-Markov随机场模型的医学图像分割
被引量：
7
2
作者
王文辉
冯前进
陈武凡
机构
中山大学附属第六医院信息中心
南方医科大学医学图像处理重点实验室
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2009年第3期521-527,共7页
基金
国家"九七三"重点基础研究发展计划基金项目(2003CB716104)
国家自然科学基金重点项目(30730036)~~
文摘
图像分割类数的确定一直是个难点,基于互信息熵差测度进行图像分割类数的确定,较好地解决了该问题.互信息熵差描述了随着分割类数增加时分割图像和原图像互信息量的增加程度,其作为一种类数确定测度时,可认为取得了一种分割类数与分割图像中所包含信息量的平衡,以此提出了分割类数确定的判别规则.在分割算法方面,Gauss-Markov模型既利用了图像的灰度信息,又通过Gibbs先验概率引入了图像的空间信息,能较好地用于分割含噪声的图像.然而,Gibbs惩罚因子β的确定却一直是个难点,为获得好的分割效果,通常用多个β值人工尝试.针对此问题,提出了一种类自适应的惩罚因子β,其利用后验概率来自动计算,并具有各类各向异性.再将模型利用EM-MAP算法来迭代求解.最后,将算法应用于医学图像的分割,实验表明该算法具有满意的分割效果.
关键词
互信息量
分割类数
gauss
-
markov
随机
场
类自适应
图像分割
Keywords
mutual information
number of segments
gauss
-
markov
random field
class-adaptive
image segmentation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的植物病斑自适应分割
冯登超
杨兆选
乔晓军
《沈阳农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007
5
下载PDF
职称材料
2
基于互信息熵差测度和Gauss-Markov随机场模型的医学图像分割
王文辉
冯前进
陈武凡
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2009
7
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职称材料
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