基于MRF模型的可靠的图像分割

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本文提出一种可靠的图象分割算法。基于实际图象是分割图像叠加了不规则噪声的假设,用MFR模型描述分割图象的先验分布,用被污染的高斯分布描述待分割的图像。采用Bayes方法,根据分割图像的后验分布所对应的MRF模型的条件概率,用ICM局部优化方法,获得MAP准则下的图像分割结果。该算法与Lakshmanan等提出的算法相比,具有更好的可靠性,实验结果是令人满意的。
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