多尺度MRF模型的图像分割算法

资 源 简 介

多尺度MRF模型的图像分割算法

详 情 说 明

多尺度MRF（马尔可夫随机场）模型是一种结合空间上下文信息的图像分割方法，其核心思想是通过分层处理提升分割精度。该算法主要分为两个关键阶段：多尺度分解和迭代优化分割。

在预处理阶段，算法采用提升小波对原始图像进行多尺度分解。与传统小波相比，提升小波具有计算效率高、可逆性好等优势，能有效提取图像的多分辨率特征。通过分解获得不同尺度的子带图像，为后续处理提供层次化的特征表示。

分割阶段采用改进的ICM（迭代条件模式）算法进行优化。ICM算法是MRF模型中常用的确定性优化方法，通过迭代更新每个像素的标签来最大化后验概率。在多尺度框架下，ICM首先在粗尺度上进行初始分割，然后逐步将结果传播到更细的尺度进行优化。这种由粗到细的处理策略既能保证全局一致性，又能保留细节信息。

算法的创新性体现在将提升小波的多尺度特性与MRF的上下文建模能力相结合。提升小波分解提供了自然的金字塔结构，而MRF模型则通过定义适当的能量函数，整合了区域一致性、边缘保持等先验知识。实验表明，这种方法对噪声具有较好的鲁棒性，在医学影像和遥感图像分割中表现优异。