Bayesian-MCMC算法在计算机图像处理中的应用

2014-08-13项立

河南科技 2014年6期

项立

（湛江师范学院，广东湛江 524048）

在计算机图像处理中，Bayesian算法进行计算机图像处理的应用相对比较常见，它对于实现计算机图像处理具有相对较为突出的作用和优势。将MCMC算法引入到计算机图像处理技术中，实现Bayesian算法与MCMC算法联合应用进行计算机图像处理的情况，在实际应用中还相对较少。但是，根据相关仿真研究结果表明，应用Bayesian-MCMC算法进行计算机图像处理，在进行图像处理的计算中只需要通过相对较少的迭代次数，就能够实现计算机图像处理的计算实施，再加上Bayesian-MCMC算法进行计算机图像处理应用中，具有相对较为简单的跳转核过程，使得Bayesian-MCMC算法进行计算机图像处理应用不仅计算效率比较高，并且计算过程简单，应用优势相对较为突出。下文将对于Bayesian-MCMC算法在计算机图像处理中的应用进行分析论述，以促进计算机图像处理技术的发展提升。

1 计算机图像处理技术及其图像处理过程分析

计算机图像处理技术作为计算机应用技术与现代化信息技术发展推动下实现的一种技术手段，在实际中的应用不仅广泛并且比较常见。应用计算机图像处理技术实现图像处理的过程，实际上就是一个二维矩阵生成实现的过程。通常情况下，计算机中二维矩阵的生成与实现过程，通常需要经过扫描以及采样、量化这三个步骤。其中，进行计算机扫描中，需要注意对于计算机进行图像扫描的顺序进行把握，需要和事先决定好的图像扫描顺序要保持一致。其次，进行计算机图像处理中的二维矩阵生成采样过程，主要是处理图像的像素位置上进行灰度值的测量，而像素是扫描步骤中的每一个最小寻址单位，通常情况下，在计算机图像处理中采样步骤多是借助光电传感器完成实现的。值得注意的是，计算机图像处理中，进行采样的目的就是进行灰度值的获取，而最终通过量化过程将采样得到的灰度值转化成为离散的整数值。因此，进行计算机图像处理的过程就可以理解为通过矩形扫描网格对于图像进行扫描，从而获得一个二维整数矩阵，这个二维矩阵与进行扫描的图像之间是相互对应的关系，所以说计算机图像也就是对于图像进行数字化之后生成的二维整数矩阵。如下图1所示，即为计算机图像处理系统图像处理过程示意图。

图1 计算机图像处理系统图像处理过程示意图

2 Bayesian-MCMC算法在计算机图像处理中的应用分析

2.1 Bayesian算法进行计算机图像处理应用

Bayesian算法即为贝叶斯分类计算方法，它在进行计算机图像处理应用时，进行分类判断的主要依据主要是结合贝叶斯定理实现的，如下公式（1）所示，即为贝叶斯分类的计算公式。

在应用Bayesian算法进行计算机图像处理应用时，主要是将图像作为一个以某种规律进行随机分布实现的矩阵，其中各个像元都是一个随机的变化量，并且属于一定的变化类别，而不同的类别则是多个互不相容的事件，因此，在进行计算机图像处理中，就可以通过应用Bayesian算法进行计算机图像的处理，在这种情况下，可以将上示的贝叶斯分类计算机公式（1）转换成为如下（2）所示公式。

在上示公式（2）中，ωi表示的是分类目标，其中，i可以为1，2,3……n，而X表示的是经过特征抽取后得到的特征值或者是持分类像元的灰度值，P则表示在类别i中X进行出现的条件概率，而P（ωj）则表示类别i在图像中出现的先验概率，并且全部类别的先验概率之和为1，其中P（X|ωi）表示的是归属概率，也就是表示像元X归属于每一类别的概率情况，在已知条件概率与先验概率的情况下，就可以得出归属概率的结果值，根据这一分类原理与计算方法，就能够对于计算机图像进行分类处理，以满足相关的图像处理要求。

2.2 MCMC算法进行计算机图像处理应用

MCMC算法为随机模拟法和马尔卡夫链原理相结合应用实现的一种计算方法。根据贝叶斯分类法的相关原理，在进行边际后验密度以及函数的各种矩、正则因子的情况下，可以通过随机模拟法进行计算处理，如下公式（3）所示，即为随机模拟法进行积分计算的主要公式。

在上述计算公式中，p（x）表示的是概率密度函数，x表示的是随机变量，而保证上一公式成立的前提条件，需要在样本选择时从具有平稳分布规律特征的概率密度函数的马尔卡夫链中进行考虑。

2.3 Bayesian-MCMC算法进行计算机图像处理应用

根据上述Bayesian算法与MCMC算法在计算机图像处理中的应用情况，将两种方法联合应用实现计算机图像处理的过程步骤为：首先，在某一时刻进行合适的马尔卡夫链建立，同时确定转移核，并进行与其相对应的平稳分布情况确定；然后，将建立马尔卡夫链时刻中的某一点作为出发点，通过上述步骤中的马尔卡夫链进行序列构建；最后，在进行预算实施过程中，应注意对于之前的预算迭代值进行去除，根据这一计算应用过程步骤，可以得出如下（4）所示预算公式，即为Bayesian-MCMC算法进行计算机图像处理的计算原理。

应用Bayesian-MCMC算法进行计算机图像处理中，主要是对于计算机图像的分辨率进行处理，其中Bayesian算法能够对于图像的形状特征进行提取，以实现对于图像分辨率的处理。