基于马尔科夫随机场的图像分割

资 源 简 介

基于马尔科夫随机场的图像分割

详 情 说 明

马尔科夫随机场（MRF）是图像分割领域中一种基于概率图模型的经典方法。它将图像像素的标签分配问题转化为能量最小化问题，通过建立邻域系统捕捉像素间的空间相关性。

核心思想是将图像分割视为标记问题，每个像素点对应一个随机变量，其取值表示所属类别。MRF模型通过定义联合概率分布，将相邻像素的标记一致性作为先验知识融入分割过程。

ICM（迭代条件模式）算法是求解MRF模型的常用方法，其通过贪心策略逐步优化每个像素的标签： 初始化阶段：通常采用简单阈值或K-means生成初始分割 局部优化：逐个像素更新标签，选择使局部条件概率最大的类别 迭代收敛：重复扫描图像直到标签变化小于阈值

最大后验概率（MAP）估计是ICM的理论基础，通过最大化后验概率等价于最小化包含数据项和平滑项的能量函数。数据项反映像素与类别的匹配度，平滑项则通过势函数惩罚邻域间的不连续标记。

Matlab实现中需重点处理： 邻域系统定义（常用4连通或8连通） 势函数设计（如Potts模型） 观察模型建立（灰度似然函数） 迭代终止条件设置

该方法特别适合处理存在噪声但区域一致性强的图像，但对初始值和参数选择较敏感。后续改进可结合均值场近似或图割算法提升性能。