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在图像分割中,传统Markov随机场(MRF)模型基于固定形状邻域,不能完全描述边缘结构等细节信息。为此,提出一种新的MRF线型可变邻域结构,采用部分加权的先验能量模型,对图像上下文信息进行建模,将邻域的选择和图像标记相结合,通过迭代优化得到图像分割。实验结果证明,与传统模型相比,该模型能更完整地保持目标的边缘形状,在细节描述方面具有较好的结果。