利用马尔科夫随机场进行图像分割，左右图作业

资 源 简 介

利用马尔科夫随机场进行图像分割，左右图作业

详 情 说 明

马尔科夫随机场（MRF）是一种用于建模空间相关性的概率图模型，在图像分割领域有着广泛应用。斯坦福大学的这项课程作业展示了如何利用MRF进行基本的图像分割任务。

该作业实现了基于马尔科夫随机场的图像分割算法，主要思路是通过建立像素与其邻域像素之间的概率依赖关系，将图像分割问题转化为能量最小化问题。算法通常包含两个关键部分：一元势能项（表示单个像素属于某类别的可能性）和二元势能项（表示相邻像素类别一致性的约束）。

在具体实现上，系统会先对输入图像进行预处理，可能包括颜色空间转换或特征提取。然后构建MRF模型，定义适当的能量函数。最后采用图割（Graph Cut）或置信传播（Belief Propagation）等算法来求解这个能量最小化问题，得到每个像素的类别标签，完成分割。

这项作业来自斯坦福大学的概率图模型课程，体现了将理论模型应用于实际计算机视觉问题的方法。通过左右图的对比作业，学生可以直观地观察MRF模型在保持区域一致性和处理噪声方面的效果。