基于MRF层次模型的贾卡经编针织物图像分割技术

基于贾卡织物特点和层次马尔科夫随机场建模，提出一种贾卡经编针织物图像的分割方法。贾卡织物图像在扫描过程中因其立体肌理会带来噪音信息，需进行高斯低通滤预处理，在此基础上，采用haar小波进行多尺度分解以模拟人类视觉处理信息过程。在特征场建模上采用有限通用混合模型来逼近贾卡织物图像的小波系数，同时融合零均值隐状态的混合概率分布函数来描述贾卡经编针织物图像的噪音信息，在标签场建模上采用尺度内的非因果马尔科夫和尺度间因果马尔科夫来确定先验模型，在贝叶斯准则下完成图像分割。结果表明，该方法能较好地实现贾卡经编针织物图像的纹理分割。