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提出了一種新的基于非均勻馬爾可夫隨機(jī)場（MRF）的圖像分割算法?；诜蔷鶆蝰R爾可夫隨機(jī)場的圖像分割的關(guān)鍵是對MRF中耦合系數(shù)的估計。本文結(jié)合四叉樹分解提出了一種新的非均勻MRF的耦合系數(shù)估計方法。先對圖像用傳統(tǒng)的MRF分割方法進(jìn)行預(yù)分割，再在預(yù)分割的基礎(chǔ)上用邊緣檢測算子檢驗(yàn)出預(yù)分割圖像中的邊緣，再利用圖像的邊緣信息對圖像進(jìn)行四叉樹分解，把圖像分成不同大小的子塊。再根據(jù)每個子塊的大小，估計出非均勻MRF的耦合系數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明，將本文方法估計出來的耦合系數(shù)應(yīng)用到分割算法中去，能明顯改善圖像分割的效果，而且具有更好的自適應(yīng)性。
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