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高斯馬爾科夫隨機場數(shù)字圖像分析處理軟件的設(shè)計與實現(xiàn)

2020-01-17 05:03:02叢榆坤陳金陽
黑龍江科學(xué) 2020年2期

王 輝,叢榆坤,陳金陽,王 敏

(盤錦職業(yè)技術(shù)學(xué)院,遼寧 盤錦 124000)

1 數(shù)字圖像高斯馬爾科夫隨機場紋理特征分析

馬爾可夫隨機場(Markov Random Field)統(tǒng)計模型是數(shù)字圖像紋理分析領(lǐng)域的一個熱點,它提供了一個能夠在圖像空間上描述相關(guān)隨機變量之間相互作用的數(shù)學(xué)模型,已經(jīng)在紋理分析、圖像恢復(fù)與分割、圖像重構(gòu)以及分類識別等研究領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。其中,當(dāng)馬爾可夫隨機場鄰域的激勵噪聲符合Gauss分布時,可得到一組由圖像空域像素灰度描述表達的線性方程,即高斯-馬爾可夫隨機場(GMRF)模型。GMRF是一個平穩(wěn)的自回歸過程,它的協(xié)方差矩陣正定,鄰域系統(tǒng)對稱,對稱鄰域點的參數(shù)相等。假設(shè)圖像中某一點s的灰度y(s)是s所有方向鄰域點灰度的函數(shù),并可用下面的條件概率形式表示。

p(y(s)|all:y(s+r),r∈NS)

(1)

其中,N為以s為中心、r為半徑,且不含s的對稱鄰域,GMRF數(shù)學(xué)模型鄰域與階數(shù)關(guān)系如圖1所示,研究以5階GMRF數(shù)學(xué)模型為代表進行軟件設(shè)計。

圖1 Gauss-MRF數(shù)學(xué)模型鄰域與階數(shù)關(guān)系圖Fig.1 Relationship between neighborhood and order of Gauss MRF mathematical model

2 高斯馬爾科夫隨機場紋理統(tǒng)計軟件MATLAB程序設(shè)計

2.1 函數(shù)程序和軟件使用方法

軟件主函數(shù)為function [b,ex_time]=Gauss_MRF5(Path_of_Image,fname),函數(shù)返回值為圖像高斯馬爾科夫隨機場紋理特征參數(shù)b及程序運行時間ex_time,其中,Path_of_Image圖像存儲路徑、fname是圖像存儲名。軟件使用方法如下:(1)將文件置于MATLAB軟件默認調(diào)用函數(shù)目錄中;(2)打開MATLAB程序,在命令窗口中,分別給Path_of_Image、fname賦初始值;(3)在命令窗口中,輸入“Gauss_MRF5(Path_of_Image,fname);”即可運行程序,待彈出窗口后,程序結(jié)束。在命令窗口中,顯示程序運行時間和圖像高斯馬爾科夫隨機場紋理特征參數(shù)特征統(tǒng)計參數(shù)。

2.2 主函數(shù)程序代碼

function [b,ex_time]=Gauss_MRF5(Path_of_Image,fname)

clc;

disp(′-------′)

t=cputime;

YDT=fix(clock);

time=[num2str(YDT(4)),′:′,num2str(YDT(5)),′:′,num2str(YDT(6))];

disp(time)

eval([′cd′ ′ ′ Path_of_Image]);

X=imread(fname);

y=rgb2gray(X);

y=double(y);

[m,n]=size(y);

if m~=n

disp(′圖像輸入有誤′);

end

ys=zeros((m-4)*(n-4),1);

k=1;

fori=3:m-2

for j=3:n-2

ys(k)=y(i,j);k=k+1;

end

end

q=zeros(12,(m-4)*(n-4));yn=zeros(12,1);L=1;%k=1:12;

fori=3:m-2

for j=3:n-2

yn(1)=y(i,j+1)+y(i,j-1);yn(2)=y(i+1,j)+y(i-1,j);yn(3)=y(i+1,j+1)+y(i-1,j-1);

yn(4)=y(i-1,j+1)+y(i+1,j-1);yn(5)=y(i-2,j)+y(i+2,j);yn(6)=y(i,j-2)+y(i,j+2);

yn(7)=y(i+1,j-2)+y(i-1,j+2);yn(8)=y(i-1,j-2)+y(i+1,j+2);yn(9)=y(i+2,j-1)+y(i-2,j+1);

yn(10)=y(i+2,j+1)+y(i-2,j-1);yn(11)=y(i+2,j+2)+y(i-2,j-2);yn(12)=y(i+2,j-2)+y(i-2,j+2);

for k=1:12

q(k,L)=yn(k);

end

L=L+1;

end

end

b=inv(q*q′)*(q*ys);

b=b′;

YDT=fix(clock);

time=[num2str(YDT(4)),′:′,num2str(YDT(5)),′:′,num2str(YDT(6))];

disp(time)

ex_time=cputime-t;

str=[′消耗時間為 ′,num2str(cputime-t),′秒′];

disp(str)

disp(′-------′)

str=[′5階高斯-馬爾可夫隨機場的12個特征參數(shù)分別為 ′];

disp(str)

PARAMETER=b;

disp([′ ′,′參數(shù)1 ′,num2str(PARAMETER(1))]);

disp([′ ′,′參數(shù)2 ′,num2str(PARAMETER(2))]);

disp([′ ′,′參數(shù)3 ′,num2str(PARAMETER(3))]);

disp([′ ′,′參數(shù)4 ′,num2str(PARAMETER(4))]);

disp([′ ′,′參數(shù)5 ′,num2str(PARAMETER(5))]);

disp([′ ′,′參數(shù)6 ′,num2str(PARAMETER(6))]);

disp([′ ′,′參數(shù)7 ′,num2str(PARAMETER(7))]);

disp([′ ′,′參數(shù)8 ′,num2str(PARAMETER(8))]);

disp([′ ′,′參數(shù)9 ′,num2str(PARAMETER(9))]);

disp([′ ′,′參數(shù)10 ′,num2str(PARAMETER(10))]);

disp([′ ′,′參數(shù)11 ′,num2str(PARAMETER(11))]);

disp([′ ′,′參數(shù)12 ′,num2str(PARAMETER(12))]);

disp(′-------′)

3 結(jié)論

使用MATLAB語言設(shè)計了5階高斯-馬爾可夫隨機場圖像處理及12個特征參數(shù)的提取程序,給出了軟件算法在MATLAB開發(fā)平臺上程序的源代碼。該軟件能夠在圖像處理與模式識別研究領(lǐng)域用于獲取數(shù)字圖像的GMRF統(tǒng)計紋理特征參數(shù),程序運行速度快,交互性好,預(yù)留了程序批處理接口,能夠解決圖像高斯-馬爾可夫隨機場特征統(tǒng)計分析問題,也能夠滿足高校數(shù)字圖像處理技術(shù)課程與科研實驗的實際需求。

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