提出一种新的基于马尔可夫随机场(MarkovRandomField,MRF)的图像分割算法.根据Gibbs分布与MRF的等价性,图像分割问题转换为后验能量函数最小化所对应的标号问题.该文采用图割技术的α-expansion算法进行后验能量函数的局部最优化,并通过近似于最大期望(EM)算法的迭代过程估算数据模型中的参数.对合成图像和遥感图像的分割实验表明,该方法的运算时间和分割精度都能达到满意的效果.
能量最小 马尔可夫随机场 精度