matlab代码实现马尔科夫随机场

资 源 简 介

matlab代码实现马尔科夫随机场

详 情 说 明

马尔科夫随机场（MRF）是图像处理中常用的概率图模型，特别适用于超分辨率复原任务。其核心思想是利用像素间的马尔科夫性——每个像素的状态仅依赖于其邻域像素。

在超分辨率复原中的应用主要体现在两个层面：

先验建模：将高分辨率图像的局部结构特性转化为MRF的势函数，通常采用分段连续假设，通过能量函数惩罚不合理的强度突变。

优化求解：构建包含数据保真项和MRF正则项的目标函数，常见优化方法包括： 图割算法（适用于二元势函数） 置信传播（Belief Propagation） 梯度下降类方法（需配合连续型势函数）

MATLAB实现的关键步骤通常涉及：邻域系统的定义（如8邻域）、势函数设计（常见Potts模型或高斯混合模型）、以及迭代优化过程。超分辨率场景中还需处理观测模型，将低分辨率图像作为MRF的观测证据。

典型改进方向包括结合深度学习特征改进势函数，或使用条件随机场（CRF）建模更复杂的依赖关系。这类方法在保持边缘清晰度的同时能有效抑制噪声，但计算复杂度较高。