一种可变邻域Markov随机场图像分割模型

摘要：

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。

关键词：Markov随机场、线型结构、部分加权、可变邻域、邻域选择、图像分割

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：241-244