ICM_MCM模型经典方法

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ICM_MCM模型经典方法

详 情 说 明

ICM（Iterated Conditional Modes）和MCM（Markov Chain Monte Carlo）是图像处理与计算机视觉领域中的经典统计建模方法，主要用于解决图像分割、去噪和恢复等任务。这两种方法基于马尔可夫随机场（MRF）理论，通过迭代优化或概率采样来估计最优解。

ICM是一种确定性优化算法，通过逐像素迭代更新，每次选择使局部条件概率最大的标签值。这种方法计算效率高，但容易陷入局部最优解。相比之下，MCM属于随机性方法，利用马尔可夫链的随机游走特性（如Metropolis-Hastings或Gibbs采样）逼近全局最优，代价是更高的计算复杂度。

经典应用场景包括医学图像分析（如MRI分割）、遥感图像分类等。现代深度学习方法虽然后来居上，但这些传统模型在可解释性和小样本场景中仍有独特优势。