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在对图像进行分割时,传统MRF模型没有考虑到像素间的相互关系,这样会使得分割不够准确。为此,本文提出了一种MRF线性可变权重图像分割方法。它在标记场和特征场中加入了邻域像素间的强度信息,从而可以有效运用图像空间信息。然后将指数型可变权重参数改为线性可变权重参数,来连接标记场和特征场,加快了分割结果更新速度,增大了势函数的选择范围。实验显示,当用改进算法分割不同类型的图像时,本文提出的算法在分割结果的准确性和区域一致性上,更具有效性和鲁棒性。不管是在分割速度上还是图像处理效率上,都有了很大的提升。