[发明专利]一种基于模态MRF随机场的水下前视声纳图像分割方法

摘要

本发明涉及一种基于模态MRF随机场的水下前视声纳图像分割方法。本发明的核心是利用模态Potts网络对图像进行建模和分割。具体步骤包括：初始化Potts态；用EM算法估计类条件参数；每个Potts单元根据热浴动力进行更新,Potts单元的内场满足Markov依赖,Potts的外场是像素的类条件概率的对数；更新Potts单元之间的交互参数，以及Potts单元与外场之间的交互参数；根据参数的收敛程度判断是否退出。本发明采用基于热浴动力的Potts网络进行图像分割，符合大脑的认知机制；本发明在去除斑块噪声的同时能几乎完美的保留目标的边缘信息。

主权项

一种基于模态MRF随机场的水下前视声纳图像分割方法，其特征在于包括以下步骤：1)采用模糊C均值聚类算法对声纳图像进行聚类得到隶属度矩阵，并用隶属度矩阵初始化当前图像每个Potts单元的激活向量Q为Potts单元的状态数即类的个数，i为像素序号；2)设置交互参数的当前学习速率η0为设定的初始学习速率，t为当前迭代次数；3)采用期望最大算法估计条件参数Θk～(πk；μk，∑k)；4)根据热浴动力更新Potts单元；5)根据热平衡原理更新交互参数；返回步骤3)，直到交互参数的变化量Δβ≤ε且Δλ≤ε为止，ε为常数，此时得到的图像为分割后的图像。