随机场
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马尔可夫（MRF）图像分割
马尔可夫（MRF）图像分割matlab源码，有30几个函数。Markov随机场的例子程序，对于初学MRF的人很有用，能得到直观的印象 -
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基于GMRF的图像纹理分割程序
本程序实现了基于高斯马尔可夫随机场（GMRF）模型的图像纹理分析与分割功能。其核心原理是利用统计学方法对图像中目标像素与其空间邻域像素之间的相互依赖关系进行建模，通过捕捉纹理在空间分布上的随机性与结构性特征来实现区域划分。程序主要包含参数估计算法、纹理特征提取、概率密度计算以及最终的分类决策模块。在运行过程中，程序首先对输入图像的各个局部区域进行GMRF模型参数的极大似然估计，建立不同纹理类别的特征空间。接着，利用最大后验概率（MAP）准则或迭代条件模式（ICM）对像素标签进行优化，通过最小化全局能量函数 -
基于马尔可夫随机场的图像分割实验框架
该项目提供了一套完整的马尔可夫随机场（Markov Random Field）图像分割方案，包含30多个相互协作的MATLAB函数，旨在通过数学建模手段解决图像中的像素分类与区域提取问题。其核心功能在于利用MRF的空间约束特性，将图像分割过程建模为寻找后验概率最大化（MAP）的过程。系统实现了对图像内部邻域相关性的精准刻画，能够有效处理含有高噪声或纹理复杂的图像。 通过该框架，用户可以深入研究势函数（Potential Function）的配置、邻域系统的构建（支持4邻域与8邻域）以及数据项与平滑项之间的 -
基于MRF马尔科夫随机场的图像去噪与分割程序
本项目提供了一个在MATLAB环境下实现的马尔科夫随机场（Markov Random Field, MRF）基础框架，主要用于演示统计图形模型在图像处理中的基础应用。程序的核心功能是通过对图像像素及其邻域关系进行概率建模，解决受损图像的去噪和区域分割问题。 实现过程中，首先将输入图像的每个像素视为随机变量，利用Ising模型或Potts模型定义像素间的先验分布，通过先验势函数表达相邻像素具有较高相似概率的特性，以此体现空间平滑性约束。同时，建立观测势函数（数据项），用于衡量观测到的像素噪声值与真实潜在类别 -
基于EM-马尔科夫随机场-ICM的鲁棒图像分割程序
本项目实现了一种结合期望最大化算法、马尔科夫随机场模型以及迭代条件模式的鲁棒图像分割框架。其核心功能在于利用统计学方法对图像像素进行分类，同时通过空间约束机制解决传统分割算法对噪声敏感的问题。 在实现过程中，程序首先将图像建模为高斯混合模型，利用EM算法的E步计算隐含变量的后验概率，并在M步更新各类别的均值与方差参数。为了引入空间上下文信息，算法集成了MRF模型，通过定义像素与其邻域之间的势函数来描述空间相关性，使得相邻像素更有可能属于同一类别，从而有效抑制孤立噪点的干扰。 优化过程采用了ICM算法，这是 -
基于MRF与EM算法的图像变化检测系统
本项目旨在利用马尔科夫随机场（MRF）模型和期望极大化（EM）算法实现高精度的图像变化检测，主要面向遥感监测、环境治理和灾害评估等应用场景。 系统首先对输入的两幅不同时相的同区域图像进行差分计算或对数比运算，生成包含变化信息的差异图像。 通过引入马尔科夫随机场模型对图像进行空间上下文建模，利用Gibbs分布描述像素与其相邻像素之间的相关性，能够有效地抑制孤立噪声点对检测结果的影响，增强检测的一致性和平滑性。 应用期望极大化（EM）算法对背景类别和变化类别的统计参数进行自动化估计，在迭代过程中交替执行期望步 -
基于CRF的图像语义分割与边缘优化系统
该项目旨在利用条件随机场（Conditional Random Fields）框架在MATLAB中实现图像的像素级语义分割与边缘精细化处理。CRF作为一种经典的概率判别模型，能够有效地捕捉图像像素间的空间上下文信息并改善分割质量。本项目实现了完整的分步算法逻辑：首先，系统接收来自预训练模型或特定特征提取器的初始分类概率图作为一元势能输入，这代表了单个像素属于某一类别的独立概率；其次，通过定义基于Lab颜色空间和像素坐标位置的加权函数来构建成对势能项，从而利用像素间的颜色相似度和空间邻近性来维护分割后的空间 -
基于GMM-HMRF的图像与三维体积分割系统
本项目开发了一个功能强大的MATLAB框架，用于实现基于隐马尔可夫随机场（HMRF）的2D彩色图像和3D体积数据分割。 项目首先从基础的高斯隐马尔可夫随机场模型入手，系统地实现了参数估计的期望最大化（EM）算法，通过建立空间邻域的统计相关性来提高分割的鲁棒性。 随后，项目将该理论推广至基于高斯混合模型（GMM）的隐马尔可夫随机场，使得模型能够处理每个类别中具有多峰分布的复杂特征数据，显著增强了对自然彩色图像和非均匀医学体积数据的表达能力。 在实现过程中，系统通过邻域能量函数的最小化来集成空间上下文信息，通
