基于轮廓重建的渔船雷达MAP-MRF快速反演研究

渔船雷达是渔船导航系统的重要组成部分,在海上复杂气象条件下,具有不受能见度影响进行全天候观测的优势。从雷达信号向可判读图像信号的反演过程中,对雷达照射夹角间的缺失数据进行重建是反演过程中计算和时间花费最大的部分。依据渔船反演过程中的特性,将统计力学模型引入到雷达图层轮廓的重建计算中,应用最大后验概率马尔可夫随机场框架实现了渔船雷达的快速雷达图像反演过程。研究成果对于减少反演时间,提高雷达刷新率,及时准确地发现海上强对流灾害目标具有重要的意义和实用价值。

基于MRF-MLSTM和知识嵌入的地下排水管线淤积智能诊断模型研究

地下排水管线是城市的重要基础设施,被称为城市的“生命线”,在城市防洪排涝任务中起着至关重要的作用。管线淤积是导致城市内涝的重要原因之一。针对现有地下管线淤积诊断效率低、判读方法依赖人工、无法实现诊断全覆盖等问题,结合管道流速流量测量设备中的深度学习开发平台、深度学习加速器和管道水力学分析理论,提出了一种基于MRF-MLSTM和知识嵌入的地下排水管线淤积智能诊断方法。本研究利用排水管线足尺试验对该方法进行了验证。结果表明:该方法对不同材质、坡度、管径和粗糙度的管线淤积均可实现准确、实时检测与诊断,检测正确率达到97.18%,诊断正确率达到92.23%。与其他诊断算法相比,F1得分为0.935,远优于其他算法,在排水管线大规模淤积检测与诊断工作中具有较高的实用价值和应用前景。

基于双MRF模型的夜间图像增强方法

为了获得更理想的夜间可视效果,通过分析Retinex算法在图像增强时存在的问题,提出一种基于双马尔科夫随机场(MRF)模型的单幅夜间图像增强算法。该算法首先在HSV颜色空间下构造边缘保持的Gaussian-MRF模型对照度分量进行估计,根据Retinex原理获得仅包含物体本身特性的反射分量,并通过增益补偿方法对亮度进行恢复与校正,然后构造Huber-MRF模型对增强结果进行优化,经过颜色空间转换后,最终实现夜间图像的增强。研究结果表明:本文算法增强效果显著,能够有效地凸显边缘细节信息,恢复图像的真实颜色,抑制暗区域噪声,削弱"光晕伪影"的影响,改善夜间图像质量。

天祝煤MRF工艺热解焦油的组成分析

本文对天祝煤ＭＲＦ（ＭｕｔｉｓｔａｇｅＲｏｔａｒｙＦｕｒｎａｃｅ）热解焦油进行了常规及元素分析，了解其基本特性；用毛细管色谱分别对焦油各馏分进行了分析，共定性定量了１０３种化合物，酚类化合物以低级酚（苯酚、甲酚）为主，中性化合物为多烷基芳烃衍生物、脂肪族链状烷烃和烯烃。上述分析结果为从焦油中提取酚类化工原料或将其加工成各种燃料油的可行性提供了依据。

基于扩散方程和MRF的SAR图像分割

该文提出了一种基于图像扩散方程和马尔科夫随机场(MRF)的合成孔径雷达(SAR)图像分割方法。在传统MRF算法的基础之中,引入对图像的扩散,用来平滑SAR图像中的噪声,保护图像中的边缘部分,并且加快收敛的速度。首先对输入的SAR图像进行扩散,通过MRF进行统计,得到图像中各点的后验概率,再对得到的后验概率进行扩散。与传统的MRF算法进行比较,该文的方法较好地去除了误分割斑块,减少算法的运行时间。

基于MRF场的SAR图像分割方法

提出了一种基于 MRF(Markov Random field)模型的 SAR(Synthetic Aperture Radar)图像分割算法。本算法利用 ICM(Iterative Conditional Mode)局部优化方法 ,获得 MAP(maximum aposteriori)准则下的图像分割结果 ,并引入了剔除外层数据的机制。用 MSTAR(Moving and Sta-tionary Target Acquisition and Recognition)数据进行实验 ,结果表明 ,算法能有效减少斑点噪声的影响 ,将图像分割为目标、阴影、背景三部分 ,实验结果是令人满意的。

基于复小波域树结构化MRF模型的声纳图像分割

声纳图像受成像环境影响对比度低,特性信息较弱,且图像分辨率不高,用传统的分割方法效果较差,为此,构建了双树复小波域树结构化的MRF模型(TS-MRF),提出了基于此模型的声纳图像分割算法。双树复小波变换(DT-CWT)具有近似平移不变性和良好的方向选择性,其多分辨率分析能有效地提取声纳图像的弱特征信息,以便TS-MRF中节点参数的描述能准确地反映树结构的分布规律和图像统计特性;复小波域6个方向高频子带相互独立,尺度间父子节点标号具有一阶Markov性;尺度内构建TS-MRF模型,且每一节点标号依赖于父节点,采用Potts模型对节点标号势函数建模,相同标号的观测特征用高斯模型建模;最后,用多分辨率递归和每一分辨率分类层次树从顶层向底层的尺度内递归算法来求解最大后验概率,实现分类层次树标号,完成声纳图像分割。实验结果从视觉效果和定量分析两方面验证表明,本文算法能有效地抑制噪声,较好地提取声纳图像的弱特征信息,具有较高的分割精度和鲁棒性。

基于MRF模型的可靠的图像分割

本文提出一种可靠的图像分割算法．基于实际图像是分割图像叠加了不规则噪声的假设，用ＭＲＦ（Ｍａｒｋｏｖｒａｎｄｏｍｆｉｅｌｄ）模型描述分割图像的先验分布，用被污染的高斯分布（ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄＧａｕｓｉａｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）描述待分割的图像．采用Ｂａｙｅｓ方法，根据分割图像的后验分布（以观测图像为条件）所对应的ＭＲＦ模型的条件概率，用ＩＣＭ（ｉｔｅｒａｔｅｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｍｏｄｅ）局部优化方法，获得ＭＡＰ（ｍａｘｉｍｕｍａｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ）准则下的图像分割结果．该算法与Ｌａｋｓｈｍａｎａｎ等［１］提出的算法相比，具有更好的可靠性．实验结果是令人满意的．

基于MKSVM和MRF的高光谱影像分类方法

为充分利用高光谱遥感影像中丰富的光谱和空间信息,提出了一种基于多核支持向量机(multiple kernel support vector machine,MKSVM)和马尔科夫随机场(markov random field,MRF)的影像分类方法。该方法首先利用MKSVM分类器对影像进行分类处理,再利用MRF对初始分类结果进行空间结构规则化,得到最终分类结果。通过对AVIRIS高光谱影像的分类实验表明,该方法有效地消除了分类结果中同质区域内的"噪声",分类精度提高了3%左右。

MRF框架下的区域增长模型在城镇识别中的应用

提出一种MRF框架下以过分割区域为基本生长单位的区域增长模型,并以其实现城镇识别。该模型首先通过纹理分析和滤波运算得到初始种子点,然后由均值漂移算法运算过分割区域,并将种子点对应的区域设为种子区域,最后,从种子区域开始,根据MRF框架下提出的增长准则,得到最终的城镇识别结果。对QuickBird和IKONOS遥感影像的实验表明,该模型能有效地识别出影像中的城镇区域。

基于MRF模型的冷却辊冷却性能的CFD分析

目的在自行改进的FR300ELS型机组式凹版印刷机的冷却辊(喷淋式冷却辊)装置基础上,分别对传统式和喷淋式2种冷却辊的冷却性能进行温度分布的对比分析,研究喷淋式冷却辊的结构和性能优势。方法建立新旧2种冷却辊的MRF模型,利用CFD对冷却辊表面、轴向、周向的温度场分布进行仿真分析。结果得到了新旧2种冷却辊在印刷机稳定工作状态下的温度分布散点图及云图。结论喷淋式冷却辊与传统式冷却辊相比,它的温度分布更均匀、冷却效果更好、冷却效率更高。

基于各向异性MRF建模的多帧图像变分超分辨率重建

本文首先研究设计出结构自适应的各向异性数字滤波器,同时导出广义各向异性MRF(Markov RandomField)图像模型.它继承了各向异性数字滤波器的滤波性能,是对双边全变差模型以及经典MRF模型的有效改进.随后,提出各向异性模型驱动的联合估计亚像素运动和高分辨率图像的变分超分辨率重建算法.实验结果显示,本文算法具有更优的噪声抑制和边缘保持性能.

基于多尺度MRF的膝关节MRI图像快速分割

膝关节MRI图像中骨骼的精确分割是进一步分割与定量分析膝部软组织的前提。目前膝关节骨骼分割的方法比较耗时或需要一定的人机交互。为解决这一问题,将多尺度MRF方法引入到膝关节MRI分割中,以实现快速无监督的分割。首先建立高斯混合的灰度统计模型,运用MDL准则自动确定类别的数目。建立多尺度MRF的先验模型时,利用尺度间的因果性给出非迭代的计算方法,由细尺度往粗尺度传递统计信息,再由粗尺度往细尺度计算每个像素的最大后验概率,从而实现快速准确的分割。实验结果表明,与单尺度MRF相比,多尺度MRF分割膝关节MRI所需时间大大减少,且精度与专家手动分割标准相当。算法通过建立多尺度马尔可夫随机场模型,完成了低信噪比膝关节MRI图像快速准确分割,可作为进一步自动分割软骨与半月板等软组织的基础。

基于层次MRF的MR图像分割(英文)

核磁共振图像(MRI)的定量分析在神经疾病的早期治疗中有很重要作用.提出了一种基于层次Markov随机场模型的MRI图像分割新方法.在高层次的标记图象中采用了混合模型,即区域的内部用各向同性均匀MRF来建模,边界用各向异性非均匀MRF来建模.所以方向性被引入到边界信息中,这样可以更准确的表达标记图象的特性;在低层次的像素图像中,不同区域中像素的灰度分布用不同的高斯纹理来描述.分割问题可以被转换成一种最大后验概率估计问题.采用基于直方图的DAEM算法来估计SNFM参数的全局最优值;并基于MRF先验参数的实际意义,提出一种近似的方法来简化这些参数的估计,实验显示该方法能获得更好的结果.

MRFs基因家族对肉品质的影响

肌肉调节因子(MRFs)基因家族编码4种肌肉特异性转录因子,分别是MyoD、MyoG、Myf5和Myf6,它们是控制骨骼肌生成的关键调节因子,共同控制肌肉的生成。研究表明,这些肌肉特异性转录因子与肌肉生长和肉质有着密切的关系。本文就生肌调节因子MRFs家族的结构特性、作用机理及各成员对肉质的影响进行了综述,并对其研究进展及应用前景进行了讨论。

基于小波域MRF模型的SAR图像分割

针对存在严重斑点噪声的合成孔径雷达 (SAR)图像的分割问题 ,提出了一种基于小波域马尔科夫随机场 (MRF)模型的算法 .该算法综合利用了隐含马尔科夫树的相关邻域信息和图像的多分辨率描述的信息 ,将期望最大化用于先验概率分布参数的估计 ,采用最大后验准则来进行图像的分割 .通过对SAR图像的分割实验表明 ,该算法可有效去除斑点噪声的影响 ,并能在准确分割目标的同时保留目标的细节信息 .

基于极化G0分布和MRF的多视PolSAR图像迭代分类方法

提出了一种多视极化合成孔径雷达(PolSAR)图像的迭代分类方法。首先利用极化G0分布描述多视极化协方差矩阵的统计特性,并进行初始的最大似然分类,然后利用马尔可夫随机场(MRF)估计像素类标号的先验概率,最后根据MAP(最大后验概率)准则对PolSAR图像进行分类。整个分类流程迭代进行。分类结果表明该方法精度高,收敛速度快。利用NASA/JPL获取的4视AIRSAR实测数据验证了本文方法的有效性。

金定鸭胚胎期骨骼肌发育模式及MRFs家族基因表达变化研究

MRFs(Myogenic regulatory factors,MRFs)家族包括肌分化因子Myo D、肌细胞生成素(myogenin)、生肌决定因子Myf5和Myf6,它们参与肌肉发生发育的各个环节。研究采用Real-time PCR方法研究了金定鸭胚胎期13、17、21、25和27日胚龄MRFs家族基因在骨骼肌中的表达变化,并分析其表达变化与胚重、骨骼肌发育的相关性。金定鸭胚重及骨骼肌重发育模式显示胚重在胚胎期呈持续增加趋势,但胸肌在胚胎中后期显示出较腿肌滞后的增重变化。MRFs家族基因在胚胎期骨骼肌中均能检测到表达,Myo D m RNA在21日胚龄前腿肌中的表达量高于胸肌,而在胚胎发育后期(25及27日胚龄)胸肌中表达量渐渐高于腿肌。胸、腿肌中myogenin m RNA的表达与胚重、胸、腿肌发育重量变化均呈强的负线性相关。上述研究结果首次揭示了鸭胚胎期骨骼肌中MRFs家族基因表达具有显著的时空性,推测Myo D m RNA在胸、腿肌中的表达变化可能与胸、腿肌增重表型差异有关,研究结果为进一步深入研究MRFs家族基因在胚胎期骨骼肌发生过程及其调控机理中的功能提供一定的理论依据。

SAR海冰MRF分割精度与图像质量的关系研究

为了提升基于马尔科夫随机场理论(MRF)的SAR海冰分割精度,文中定义SAR海冰图像中海冰和海水的均值差与均方差之差的比值为图像质量因子Q。通过改变SAR海冰样本图像中冰或水的灰度值,得出SAR海冰MRF分割精度与SAR海冰图像质量因子Q的关系曲线,用指数函数模型拟合并建立方程。定量化的描述了SAR海冰MRF分割效果与SAR海冰图像质量的关系,从而指导通过提升SAR海冰图像质量来提高SAR海冰识别效果的研究。

基于局部自适应先验MRF模型的快速BP图像分割算法

针对常规MRF分割模型不能有效描述图像的局部特征、常导致图像的过分割现象,提出了一种局部自适应先验的MRF模型。该模型利用图像的邻接区域信息建立了一种局部自适应特征MRF模型。基于提出的模型,建立了一种具有快速收敛策略的区域BP算法对MRF模型的区域消息进行传递,有效解决了区域BP算法的计算量大的问题。实验结果表明,与常规区域BP算法相比,提出的分割方法具有更快的分割速度和精度。