基于图割优化的Markov随机场图像分割方法综述

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【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ】ｇｒａｐｈｃｕｔ；Ｍａｒｋｏｖｒａｎｄｏｍｉｆｅｌｄ；ｉｍａｇｅｓｅｍｅｇｎｔａｔｉｏｎ．
图像分割是将图像表示为物理上有意义的连通区域图像分割方法。近些年来，基于图割的图像分割方法和基的集合，是依据图像的灰度、颜色或几何特征将图像具有于Ｍａｒｋｏｖ随机场的图像分割方法得到了研究者的关注。特殊含义的区域区分开来。图像分割是由图像处理过渡到图像分析的关键步骤，分割结果对图像分析和图像理
ＺＡＮＧＳｈｕｎｑｕａｎ１
（．ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＸｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００６１，Ｃｈｉｎａ；
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【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｍａｒｋｏｖｒａｎｄｏｍｉｆｅｌｄ（ＭＲＦ）ｃａｎｅｆｅｃｔｉｖｅｌｙｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｉｍａｇｅｐｉｘｅｌｓ．Ｗｉｔｈａｐｅｒｆｅｃｔｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｂａｓｉｓ，ＭＲＦｉｎｉｍａｇｅ
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【本文献信息】臧顺全．基于图割优化的Ｍａｒｋｏｖ随机场图像分割方法综述［Ｊ］．电视技术，２０１３，３７（１）
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基于图割优化的Ｍａｒｋｏｖ随机场图像分割方法综述
臧顺全，
（１．西安邮电大学理学院，陕西西安７１００６１；２．西安理工大学理学院，陕西西安７１００５４）
【摘要】Ｍａｒｋｏｖ随机场能有效地刻画图像像素间的关系，具有完善的理论基础，因而在图像分割等领域得到研究者的关注。图割作为一种基于图论的组合优化方法，已经较好地用在基于ＭＲＦ的图像分割等计算机视觉方面。简要介绍了Ｍａｒｋｏｖ随机场模型和图割优化方法，给出了基于图割优化的Ｍａｒｋｏｖ随机场图像分割框架，分析了Ｍａｒｋｏｖ随机场方法和图割优化在图像分割
中的研究现状，并指出其将来的发展方向。
【关键词】图割；Ｍａｒｋｏｖ随机场；图像分割【中图分类号】ＴＮ９１９．８
【文献标志码】Ａ
ＯｖｅｒｖｉｅｗｏｆＭａｒｋｏｖＲａｎｄｏｍＦｉｅｌｄｓｆｏｒＩｍａｇｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＧｒａｐｈＣｕｔＯｐｔｉｍｉｚａｉｏｔｎＭｅｔｈｏｄ