马尔科夫随机场.ppt

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1、马尔科夫随机场与图像处理随机过程在当代科学与社会领域里，人们都可以看到一种叫作随机过程的数学模型：从分子的布朗运动到原子的蜕变过程，从化学反应动力学到电话通讯理论、从谣言的传播到传染病的流行、从市场预测到密码破译，随机过程理论及其应用几乎无所不在。人类历史上第一个从理论上提出并加以研究的过程模型是马尔科夫链，它是马尔科夫对概率论乃至人类思想发展作出的又一伟大贡献。马尔科夫随机过程通俗的讲，马尔科夫随机过程就是，下一个时间点的状态只与当前的状态有关系，而与以前的状态没有关系，即未来的状态决定于现在而不决定于过去。用前苏联数学家辛钦（1894－1959〕的话来说，就是承认客观

2、世界中有这样一种现象，其未来由现在决定的程度，使得我们关于过去的知识丝毫不影响这种决定性。这种在已知“现在”的条件下，“未来”与“过去”彼此独立的特性就被称为马尔科夫性，具有这种性质的随机过程就叫做马尔科夫过程一维马尔科夫过程马尔科夫随机过程的分类按照参数集和状态空间分成四类时间和状态都是离散的马尔科夫过程。也成为马尔科夫链时间连续、状态离散的马尔科夫过程。通常称为纯不连续马尔科夫过程。时间和状态都是连续的马尔科夫过程。时间连续、状态离散的马尔科夫过程。马尔科夫随机场马尔科夫随机场包含两层意思马尔科夫性质随机场马尔科夫性质马尔科夫性质指的是一个随机变量序列按时间先后关系依

3、次排开的时候，第N+1时刻的分布特性，与N时刻以前的随机变量的取值无关。拿天气来打个比方。如果我们假定天气是马尔可夫的，其意思就是我们假设今天的天气仅仅与昨天的天气存在概率上的关联，而与前天及前天以前的天气没有关系。其它如传染病和谣言的传播规律，就是马尔可夫的。随机场当给每一个位置中按照某种分布随机赋予相空间的一个值之后，其全体就叫做随机场。其中有两个概念：位置（site），相空间（phasespace）。我们不妨拿种地来打个比方。“位置”好比是一亩亩农田；“相空间”好比是要种的各种庄稼。我们可以给不同的地种上不同的庄稼，这就好比给随机场的每个“位置”，赋予相空间里不同的

4、值。所以，俗气点说，随机场就是在哪块地里种什么庄稼的事情。马尔科夫随机场拿种地打比方，如果任何一块地里种的庄稼的种类仅仅与它邻近的地里种的庄稼的种类有关，与其它地方的庄稼的种类无关，那么这些地里种的庄稼的集合，就是一个马尔可夫随机场。马尔科夫随机场与图像的关系一维马尔科夫随机过程很好的描述了随机过程中某点的状态只与该点之前的一个点的状态有关系。对于定义在二维空间上的图像，也可以将它看为一个二维随机场。自然也存在二维马尔科夫随机场,此时必须考虑空间的关系,二维MRF的平面网格结构同样可以较好的表现图像中像素之间的空间相关性。基本定义在图像中格点集S表示像素的位置X称为标号场

5、，也可以表示像素值的集合或图像经小波变换后的小波系数集合Λ为标号随机变量的集合L表示将图像分割为不同区域的数目邻域系统分阶邻域系统与子团在图像模型中，可以根据对象元的距离建立一种分阶邻域系统，定义如下：子团S中有不同的邻域结构，在S上由单个像元或由象元与其邻点组成的子集称为一个子团。子团c的集合用C来表示。分阶邻域系统与子团示例马尔科夫随机场在数字图像中，一个像元的灰度值仅与其邻域系统内各象元的灰度值有关，因而可以利用马尔科夫随机场来模拟数字图像。当邻域系统足够大时，任何定义在S上的图像数据均可看成马尔科夫随机场的一个实现MRF与Gibbs分布的等价关系由于标号场先验概率

6、和标号场的邻域局部关系在实际应用中很难确定，20世纪80年代Hammersley-Clifford给出了Gibbs分布与MRF的关系，从而用Gibbs分布求解MRF中的概率分布MRF与Gibbs分布的等价关系Gibbs分布：MRF与Gibbs分布的等价关系Gibbs分布与MRF的等价条件：一个随机场是关于邻域系统的MRF，当且仅当这个随机场是关于邻域系统的Gibbs分布，表示为：上式解决了求MRF中概率分布的难题,使对MRF的研究转化为对势函数Vc(x)的研究,使Gibbs分布与能量函数建立了等价关系,是研究邻域系统δ(s)MRF的一个重要里程碑。基于MRF的图像分割模型

7、MRF图像分割的关键点基团的选取势函数的定义先验概率p(X)的确定（图像预分割）选取合适的条件分布条件分布中参数的估计分割算法的选取参考文献匡锦瑜.吉布斯随机场模型及其在图像处理中的应用[J].通信学报王玲，逯贵祯,肖怀宝.基于马尔科夫随机场的合成孔径雷达图像分割方法[J].中国传媒大学学报自然科学版卢晓东，周军，周凤岐.基于可能性FMRF的红外图像分割算法及其参数估计[J].红外与激光工程刘爱平，付琨，尤红建，刘忠.基于MAR-MRF的SAR图像分割方法[J].电子与信息学报李旭超，朱善安.图像分割中的马尔可夫随机场方法综述