基于马尔可夫随机场的图像恢复

资 源 简 介

基于马尔可夫随机场的图像恢复

详 情 说 明

马尔可夫随机场（MRF）作为一种概率图模型，在图像恢复领域展现出强大的建模能力，特别适合处理图像去噪这类局部相关性强的任务。其核心思想是将图像像素视为随机变量，通过定义邻域系统的能量函数来捕捉空间依赖关系。

在实现MRF图像去噪时，首先需要构建两个关键组件：数据项和平滑项。数据项衡量观测噪声图像与恢复结果的差异，通常采用高斯分布建模噪声；平滑项则通过像素与其邻域的关系惩罚不连续变化，常用Potts模型或Ising模型作为先验。

优化过程往往涉及能量最小化问题，迭代条件模式（ICM）或置信传播（BP）等算法被广泛用于求解。实际应用中，MRF能有效保留边缘信息同时抑制噪声，尤其对椒盐噪声和高斯噪声的混合退化场景表现突出。

扩展方向可结合深度学习方法，例如用CNN学习势函数参数，或将MRF作为神经网络的后处理模块，形成更强的自适应去噪能力。这类方法在医学影像和卫星图像处理中具有重要价值。