基于快速收敛LBP算法的图像分割

doi:10.3724/SP.J.1087.2011.02229

计算机应用 ›› 2011, Vol. 31 ›› Issue (08): 2229-2231.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02229

基于快速收敛LBP算法的图像分割

徐胜军¹,²,刘欣¹,赵亮¹

1. 西安建筑科技大学信息与控制工程学院,西安710055
2. 西安交通大学电子与信息工程学院,西安710049

收稿日期:2011-03-03 修回日期:2011-04-22 发布日期:2011-08-01 出版日期:2011-08-01
通讯作者: 徐胜军
作者简介:徐胜军(1976-)，男，陕西西安人，讲师，博士研究生，主要研究方向：图像分割；刘欣(1978-)，男，陕西西安人，工程师，硕士，主要研究方向：图像分割；赵亮(1980-)，男，陕西西安人，讲师，博士研究生，主要研究方向：建筑结构材料计算机智能信息处理。
基金资助:
陕西省教育厅专项(2010JK640)

Image segmentation based on fast converging loopy belief propagation algorithm

Sheng-jun XU¹,²,Xin LIU¹,Liang ZHAO¹

1. School of Information and Control Engineering, Xi'an University of Architectural and Technology, Xi'an Shaanxi 710055, China
2. School of Electronics and Information Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an Shaanxi 710049, China

Received:2011-03-03 Revised:2011-04-22 Online:2011-08-01 Published:2011-08-01
Contact: Sheng-jun XU

摘要/Abstract

摘要： 针对循环信度传播(LBP)算法计算量大及误分率高的问题，提出了一种基于快速局部区域收敛的LBP算法的图像分割方法。首先建立局部区域Gibbs能量模型，然后采用局部收敛的LBP算法对区域消息进行传播。为了提高LBP算法的运行速度，提出了一个有效的加速技术。最后，使用局部区域能量的最大后验准则(MAP)得到分割结果。实验结果表明，提出的算法得到了较好的分割结果，特别是在噪声和纹理区域，分割效果明显提升，同时具有较快的速度。

关键词: 图像分割, 循环信度传播算法, 马尔可夫随机场模型, Gibbs能量模型

Abstract: Large-scale computing and high mis-classification rate are two disadvantages of Loopy Belief Propagation (LBP) algorithm for image segmentation. A fast image segmentation method based on LBP algorithm was proposed. At first, a local region Gibbs energy model was built up. Then the region messages were propagated by LBP algorithm. In order to improve the running speed for LBP algorithm, an efficient speedup technique was used. At last, the segmentation result was obtained by the Maximum A Posterior (MAP) criterion of local region Gibbs energy. The experimental results show that the proposed algorithm not only obtains more accurate segmentation results, especially to noise or texture image, but also implements more fast.

Key words: image segmentation, Loopy Belief Propagation (LBP) algorithm, Morkov Random Field (MRF) model, Gibbs energy model

中图分类号:

TP391.41

徐胜军刘欣赵亮. 基于快速收敛LBP算法的图像分割[J]. 计算机应用, 2011, 31(08): 2229-2231.

Sheng-jun XU Xin LIU Liang ZHAO. Image segmentation based on fast converging loopy belief propagation algorithm[J]. Journal of Computer Applications, 2011, 31(08): 2229-2231.

[1]	杨瑞, 钱晓军, 孙振强, 许振. 自然场景下多区域特征融合的混合航拍图像分割算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(8): 2445-2452.
[2]	沈雪雯, 王晓东, 姚宇. 基于空间分频的超声图像分割注意力网络[J]. 计算机应用, 2021, 41(6): 1828-1835.
[3]	黄梨, 卢龙. 基于长距离依赖编码与深度残差U-Net的缺血性卒中病灶分割[J]. 计算机应用, 2021, 41(6): 1820-1827.
[4]	董阳, 潘海为, 崔倩娜, 边晓菲, 滕腾, 王邦菊. 面向多模态磁共振脑瘤图像的小样本分割方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(4): 1049-1054.
[5]	罗琴, 王艳. 无需初始轮廓的图像分割模型[J]. 计算机应用, 2021, 41(4): 1179-1183.
[6]	胡屹杉, 秦品乐, 曾建潮, 柴锐, 王丽芳. 基于特征融合和动态多尺度空洞卷积的超声甲状腺分割网络[J]. 计算机应用, 2021, 41(3): 891-897.
[7]	袁芊芊, 邓洪敏, 王晓航. 基于超像素快速模糊C均值聚类与支持向量机的柑橘病虫害区域分割[J]. 计算机应用, 2021, 41(2): 563-570.
[8]	原泉, 王艳, 李玉先. 距离保持水平集演化模型的快速实现算法[J]. 计算机应用, 2020, 40(9): 2743-2747.
[9]	高海军, 曾祥银, 潘大志, 郑伯川. 基于U-Net改进模型的直肠肿瘤分割方法[J]. 计算机应用, 2020, 40(8): 2392-2397.
[10]	吴崇数, 林霖, 薛蕴菁, 时鹏. 基于自监督学习的病理图像层次分割[J]. 计算机应用, 2020, 40(6): 1856-1862.
[11]	张一飞, 李新福, 田学东. 基于图像分割的立体匹配算法[J]. 计算机应用, 2020, 40(5): 1415-1420.
[12]	曾招鑫, 刘俊. 基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法[J]. 计算机应用, 2020, 40(5): 1453-1459.
[13]	魏小娜, 邢嘉祺, 王振宇, 王颖珊, 石洁, 赵地, 汪红志. 基于改进U-Net的关节滑膜磁共振图像的分割[J]. 计算机应用, 2020, 40(11): 3340-3345.
[14]	冯涛, 陈斌, 张跃飞. 基于改进的Mask R-CNN的染色体图像分割框架[J]. 计算机应用, 2020, 40(11): 3332-3339.
[15]	张泽林, 徐军. 基于条件生成对抗网络的乳腺上皮和间质区域自动分割[J]. 计算机应用, 2020, 40(10): 2910-2916.

基于快速收敛LBP算法的图像分割

Image segmentation based on fast converging loopy belief propagation algorithm

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