图像分割是图像处理和计算机视觉系统中的关键技术,图像分割结果的准确度直接影响着后续图像分析和理解的精确度。马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型具有严密的理论基础,及描述图像像素间相互约束的特性,在图像分割领域有着广泛的应用。本文围绕基于马尔科夫随机场的图像分割算法,重点研究邻域统计特征、势能函数优化、图像多尺度分析等相关算法。本文主要内容如下:(1)给出一种基于空间修正MRF的图像分割算法。将软分割理论应用到马尔科夫随机场模型中,空间隶属度由中心点与其邻域像素点标签的差异性定义,计算中心点属于不同类别的模糊集合。在迭代过程中模糊约束辅助场对标记场进行修正,考虑了图像随机性的同时也考虑了模糊性。同时给出一种空间约束势函数,描述像素间的细微差别,最终通过条件迭代模型获得分割结果。选取库中图像,进行对比实验,验证了算法的有效性和合理性。(2)给出一种多特征自适应势函数MRF的图像分割算法。通过二维Gabor滤波器获得纹理特征,将RGB颜色空间转换到Lab颜色空间获取颜色特征,并给出一种结合邻域信息的自适应势函数,改善了人为设定参数的不确定性对分割结果的影响。通过对比实验,在选取的图像库中验证了改进算法的有效性,并且客观评价指标定量地分析了算法的合理性。(3)给出一种基于概率自适应多尺度MRF的图像分割算法。通过分析多尺度马尔科夫随机场模型的原理和特点,给出一种结合尺度变化与邻域信息变化的自适应势函数。通过分析目标能量函数中标记场能量项与特征场能量项之间的约束关系,给出了自适应权重系数,用于调整算法分割迭代过程中二者之间的占比关系,从而优化算法的目标函数。实验对比效果图以及评价标准验证了给出算法的有效性和可行性。