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一种基于时空MRF的工业CT图像序列分割方法
          
ICT Image Sequence Segmentation Based on the Spatial Temporal Markov Random Field Models

摘    要
提出了一种基于时空马尔科夫随机场的工业CT图像序列分割算法。此算法根据工业CT图像序列信息连续性的特点, 建立时空Markov随机场, 并且构造相应的混合高斯统计模型能量函数, 利用条件迭代算法(ICM)实现最大后验概率(MAP)估计。仿真试验表明, 该方法能够较好地实现工业CT图像序列的分割。
标    签 工业CT图像序列   马尔科夫模型   图像分割   ICT image sequence   Markov random field   Image sequence segmentation  
 
Abstract
A method of ICT image sequence segmentation based on Spatial Temporal Markov field model was presented. According to the spatial correlation of the ICT image sequence, the Markov random field(MRF) model based on spatial-temporal neighborhood system was proposed and the cost function of corresponding Gaussian mixture model was constructed. Then the maximum a posteriori(MAP) estimation was fulfilled by using the iterated conditional model(ICM) algorithms. The experimental results show that the proposed method is suitable, accurate and effective for ICT image sequence segmentation.

中图分类号 TG115.28

 
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所属栏目 科研成果与学术交流

基金项目 中国博士后基金资助项目(20080441190)

收稿日期 2009/3/9

修改稿日期

网络出版日期

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备注程云勇(1976-), 男, 博士后, 主要研究方向为CAD/CAM、图像处理和产品数字化测量。

引用该论文: CHENG Yun-Yong,ZHANG Ding-Hua,JIN Yan-Fang,ZHANG Shun-Li. ICT Image Sequence Segmentation Based on the Spatial Temporal Markov Random Field Models[J]. Nondestructive Testing, 2009, 31(10): 786~789
程云勇,张定华,金炎芳,张顺利. 一种基于时空MRF的工业CT图像序列分割方法[J]. 无损检测, 2009, 31(10): 786~789


论文评价
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参考文献
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