59、基于隐马尔可夫随机场和共轭梯度算法的脑磁共振图像分割方法

基于隐马尔可夫随机场和共轭梯度算法的脑磁共振图像分割方法

1. 图像分割方法概述

图像分割是将图像划分为不同区域的过程，常见的图像分割方法有阈值法、区域生长法、分水岭法、基于模型的方法和隐马尔可夫随机场（HMRF）方法等。
- 阈值法 ：是最简单的方法，只需对像素进行一次遍历。先创建图像直方图，再用阈值分离不同的图像类别。例如，将图像分为前景和背景两类，只需一个阈值。但该方法对噪声敏感。
- 基于区域的方法 ：根据某种同质性准则（灰度级、颜色、纹理、形状和模型）将图像的相邻像素组合成不重叠的区域，可分为区域生长法和分裂 - 合并法。当一个区域内的相邻像素具有相似特征时，这些方法很有效。
- 基于模型的分割 ：通过纳入形状、位置和方向的先验信息，为特定的解剖结构构建模型。噪声的存在会降低分割质量，因此通常需要先进行去噪处理。
- 隐马尔可夫随机场（HMRF）方法 ：为分割问题提供了一种优雅的建模方式，基于最大后验（MAP）准则。MAP估计会导致目标函数的最小化，因此需要优化技术来计算解决方案，共轭梯度算法是最常用的优化方法之一。

本文提出了一种基于隐马尔可夫随机场模型和共轭梯度算法的无监督分割方法（HMRF - CG），该方法无需预处理、特征提取、训练和学习。测试主要集中在BrainWeb和IBSR图像上，使用Dice系数（DC）评估分割质量，DC衡量分割结果与真实情况的接近程度。

2. 隐马尔可夫随机场（HMRF）

2.1 基本概念

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