马尔科夫随机场图像分割

资 源 简 介

马尔科夫随机场图像分割

详 情 说 明

马尔科夫随机场（MRF）是一种基于概率图模型的图像分割方法，它通过建立像素间的空间相关性来提高分割精度。其核心思想是将图像分割问题转化为能量函数最小化问题，同时考虑单个像素的特征和相邻像素的关联性。

在Matlab实现中，通常会先定义两个关键部分：数据项和平滑项。数据项反映像素与预定义标签的匹配程度（如灰度直方图、颜色特征等），平滑项则强制相邻像素趋向相同标签。经典的迭代条件模式（ICM）算法通过逐像素更新标签来降低全局能量，配合高斯混合模型（GMM）可有效处理噪声。

实现时需注意邻域系统的选择（如4邻域或8邻域），能量函数权重也需要根据图像特性调整。该方法对医学影像和遥感图像等复杂场景的分割表现优异，但计算复杂度较高，实际应用中常采用图割（Graph Cut）等优化算法加速。