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1、第38卷第7期Vbl.38No.7计算机工程ComputerEngineering2012年4月April2012•图形图像处理•文章鋼号.1000—3428(2012)07—017U3文■标枳码：A中BB分类号，TP391非参数图像分割算法的研究及改进卢陈武凡'(I.南方灰科大学医学图像处郎吹点实他魚广州510515;2.广州大学华软软件学乩广州510990)»对传统的Dirichlet过程混合(MDP)非參数算法进行改进，撻岀一种新的MDP非參数图像分割算法.引入马尔可夫慶机场(MRF)空间领域关系，并将其作为空间先验约束条件对图像后验概峑加以约束。该算法
2、能够光構图像中的边嫌部分、控制分类数并加快收叙速度.实够结杲表明，与传统篥法相比，该尊肚的分劄准饥度校高。剂细：图像分幕；贝叶斯方法；聚类；Dirichlet过程混合；马尔可夫随机场ResearchandImprovementofNonparametricImageSegmentationAlgorithmLUYi-suu,CHENWu-fan1(!.KeyLabforMedicalImageProcessing.SouthernMedicalUniversity,Guangzhou510515.China;2.SouthChinaInstituteofSof
3、twareEngineering,GuangzhouUniversity,Guangzhou510990,China)(Abstract]ThispaperimprovesthetraditionalMixtureofDirichletProcess(MDP)nonparametricalgorithm・TheMarkovRandomFiekMMRF)asspacialneighborhood(3involved,andanewnonparametncimagesegmenationalgorithmisconstructedinthispaper.Combi
4、nedwithMRFspecialneighborhoodprior,theimagesegmentationresultsaresmoothedandthecostoftimeisreduced.Comparativeexperimentsinnoisynaturalimagesandmagneticresonanceimagesshowthattheaccuracyofimprovedalgorithmishigher.(Keywords]imagesegmeniation;Bayesianmethod;clustcnng;MixtureofDirichl
5、etProcess(MDP),MarkovRandomFiekXMRF)DOI:10.3969/j.issu」000«34282012.07.059叩胡3阿喀爲"(5)1楫述在非参数统计学领域中针对Dirchlet过程混合模型的研究由Fergusonl和Antoniak提出冋。Dirichlet过程混合(MixtureofDirichletProcess,MDP)模型提供了一种冇未知分类数聚类问题的贝叶斯框架。这种方法支持分类数在一定范围内进行先验选择；根据观蔡的数据得到的似然来决定不同的结果模型。在空间统计和机器学习中，马尔可夫场定义了一个标椎摸型分类闵•文
6、献
7、旬将该方法用于图像分割“本文考虑一种基于MDP的非矣数贝叶斯方法，在MDP襄型的垄础上，结合MRF空间邻域光祸先验，肚立一种新的非参数图像分割U法.在进行图像分割过程中.该模型可以在光淆约東条件下自动实现模型选择.2MDP模型与数据聚类袂机器学习中，应用MDP模型的初衷迪它结合了聚类问题和模型选挣问题：MDP樓型可以看成混合模型。这些混合分最的个数是随机变量，它们可以通过数据对它进行估计。本文对输入数据和帀，…•斗进行分类。分类的个数用表示，&w{1,2,・••,％}。标准有限混合模童分布形式为：P(x)=£qp4(x)(1)其中.cked9且Ect=]o
8、矢址(eg■…心)定义了一个有限槪辜分布，c4=Pr{S=i},每一个龜独的类用~个单独的概率分布刃来表示。数据x由下式产生：x〜P,，S…,c”)(2)如果分量是参数模型A(x)=pfc(x
9、^),那么式(I)也是参数模型，其中的参数有：(Deg，…,W；⑵也，…地。条件先购为：P(弗
10、久&2严・，即=亠乞4(陷)+壬(3)n+ffMn+a该式指定了MDP模理。那么：在聚类问题中的诊数混合樓用中，參数的数目由固定的类数决定，改变类数意味着要瞽換参数混合模塑。而MDP模型可以避免这样的问盘，该模型可以调第类散目而不需輿转换檯型・在贝叶斯方法中，要求M超一个喷机
11、变量・3MRF釣束的Dirichlet
