CRF实现图像分割

资 源 简 介

CRF实现图像分割

详 情 说 明

条件随机场（CRF）在图像分割中的应用

CRF（条件随机场）是一种概率图模型，常用于像素级图像标注任务，能够有效捕捉相邻像素间的上下文关系。相比传统方法，CRF通过建模全局关联性，显著改善分割边界的平滑性和区域一致性。

实现核心思路 数据准备阶段：需自行下载图像数据集（如PASCAL VOC或Cityscapes），并转换为Matlab可处理的格式（如PNG标签掩码）。 特征提取：通常结合颜色、纹理和位置特征构建一元势能（Unary Potential），可使用预训练CNN（如VGG）提取高层特征。 二元势能设计：通过高斯核函数定义相邻像素的兼容性，常见参数包括颜色相似度和空间距离，控制分割边界的敏感度。 图结构构建：将图像网格转化为CRF节点（像素/超像素）和边（邻域关系），调用Matlab的优化工具（如maxflow）进行推理。

注意事项 缺少数据问题：建议使用标准数据集确保结果可比性 参数调优：CRF的平滑系数和外观权重需通过交叉验证调整 扩展方向：可尝试结合DNN（如CRFasRNN）提升特征表达能力