基于分数阶微分和模糊熵的马尔科夫随机场纹理图像分割提升法

本文主要探讨了基于马尔科夫随机场（Markov Random Field, MRF）的纹理图像分割方法的改进策略。曹家梓和宋爱国在东南大学仪器科学与工程学院远程测控技术江苏省重点实验室的研究中，针对传统MRF模型在处理纹理图像时可能存在的不足，提出了一种融合分数阶微分运算的新方法。 分数阶微分是一种非线性数学工具，它对图像中的纹理细节和边缘轮廓表现出高度敏感性。通过将分数阶微分运用于图像纹理特征的提取过程中，研究人员能够捕捉到更丰富的纹理信息，从而弥补了传统MRF模型在描述图像纹理复杂性和局部结构方面的局限性。这种方法能够增强图像的纹理特征表达能力，使得分割结果更为精确。 在分割过程中，为了进一步提升准确性和稳定性，作者引入了模糊熵准则。模糊熵是一种衡量不确定性度量的统计方法，通过这一准则，可以对分割结果进行后处理，降低噪声的影响，减少同一纹理区域内的误分情况。这种方法有助于提高分割结果的清晰度和一致性，从而改善分割后的图像视觉效果。 实验部分的结果表明，这种改进的MRF模型在纹理图像分割任务上表现出显著的优势，能够有效地提取出图像中的关键纹理细节和边缘信息，提高了分割的精度，提升了分割结果的整体质量。因此，该方法对于纹理图像的分析和处理具有实际应用价值，特别是在自动化识别、计算机视觉和图像处理等领域。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种结合分数阶微分和模糊熵的纹理图像分割策略，通过优化MRF模型，实现了对图像纹理信息的更深入理解和有效分割，为相关领域的研究和实践提供了新的思路和技术支持。