【摘 要】
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在图像分割中,将条件随机场（CRF）模型及其高阶模型广泛用作能量函数,后者以二阶CRF模型为基础,通过引入高阶势函数反映各分割块内像素标记的一致性,使分割的目标边缘更加精确,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“物联网环境下无线多媒体传感器网络QoS保障机制研究”（61100215）,湘潭大学博士科研启动基金资助项目（kz08051）
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在图像分割中,将条件随机场（CRF）模型及其高阶模型广泛用作能量函数,后者以二阶CRF模型为基础,通过引入高阶势函数反映各分割块内像素标记的一致性,使分割的目标边缘更加精确,但能量最小化的计算效率不理想。针对该问题,提出一种基于鲁棒PnPotts高阶CRF模型的改进型图像分割算法。根据给定的标记集合运行最大流/最小割算法得到局部最优解,再用局部最优解修改节点的标记,对未确定标记的节点运行α扩展算法,并在每次迭代过程中动态更新图的流和边的剩余容量,使得每次迭代的时间快速减少。实验结果表明,与α扩展算法相比,
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