基于隐马尔科夫模型的激光主动成像图像分割方法

为了提高分割结果一致性,更为详细地凸显激光图像特征,提出一种基于隐马尔科夫模型的激光主动成像图像分割方法。通过小波转换获得图像同一坐标的不同频带信息,同时依靠二维多分辨率分解划分噪声,构建尺度空间,依据Wiener滤波与高斯混合模型去除对图像内冗余去噪,将处理后图像储存在尺度空间内,使用小波域隐马尔科夫模型提取图像的边沿与局部特征,并将图像超像素信息融入模型距离函数与点对先验几率内,提升分割结果的质量,最后计算图像像素迭代强度、区域级迭代强度与像素对于所属超像素的贡献度,得到图像内局部区域的边沿,实现激光主动成像图像的分割。实验证明,所提方法的图像一致性结果平均值为95%,且具有分割边缘清晰的优点。