Abstract-I detta papper presenterar vi en ny rumsligt begränsad generativ modell och en förväntan-maximization (EM) algoritm för modellbaserad bildsegmentering. Den generativa modellen antar att de oobserverade klass etiketter av angränsande pixlar i bilden genereras av tidigare distributioner med liknande parametrar, där likhet definieras av entropiska mängder som hänför sig till angränsande tidigare. För att uppskatta modellparametrar från observationer, härleder vi en rumsligt begränsad EM-algoritm som iterativt maximerar en lägre gräns på datalogglikelihood, där strafftermen är databeroende. Vår algoritm är mycket lätt att implementera och liknar standard-EM-algoritmen för Gaussiska blandningar med den största skillnaden att etiketterna är "smoothed" över pixlar mellan varje E och M-steg med ett standardbildfilter. Experiment på syntetiska och verkliga bilder visar att vår algoritm uppnår konkurrenskraftiga segmenteringsresultat jämfört med andra Markov-baserade metoder, och är i allmänhet snabbare.
I detta arbete utnyttjar vi rumsliga beroenden bland angränsande terrängplåster istället för pixelmatriser: Den tillämpade MRF-modellen REF förutsätter att klassetiketter för observationer genereras av tidigare distributioner som delar liknande parametrar för närliggande observationer.
A Spatially Constrained Generative Model and an EM Algorithm for Image Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}