隐马尔科夫模型图像分割

资 源 简 介

隐马尔科夫模型图像分割

详 情 说 明

隐马尔科夫模型（HMM）是一种经典的统计概率模型，特别适合用于图像分割这类时序或空间序列数据的处理任务。在计算机视觉领域，HMM被广泛应用于像素级分类问题，能够有效捕捉图像中像素间的空间依赖关系。

图像分割本质上是对每个像素点进行分类的过程。HMM将图像视为由隐藏状态（如物体类别）和观测值（如像素颜色）组成的系统。其中隐藏状态序列是不可见的马尔科夫链，观测序列由隐藏状态生成。这种双重随机过程的特点使其能很好处理图像中的不确定性。

基于HMM的图像分割通常包含三个关键步骤：首先需要定义合适的状态空间（如前景/背景）；其次建立状态转移矩阵来描述相邻像素类别间的相关性；最后通过观测概率将像素特征与状态关联。常用的训练方法是Baum-Welch算法，分割时则采用Viterbi算法解码最优状态序列。

对于毕设研究，可以重点探索几个方向：如何结合CNN等深度特征改进观测概率建模，研究多尺度HMM处理不同分辨率图像，或者将HMM与CRF等概率图模型结合。这些创新点都能提升传统HMM在复杂图像分割任务中的表现。