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針對馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法普遍存在的迭代收斂性問題，在具有空間平滑約束的高斯混合模型條件上提出改進(jìn)空間約束貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型并在圖像分割領(lǐng)域進(jìn)行具體應(yīng)用。所提模型應(yīng)用隱狄利克雷分布（ LDA）概率密度模型和高斯一馬爾可夫定理的隨機(jī)域參數(shù)混合過程來實(shí)現(xiàn)參數(shù)平滑。所提方法根據(jù)空間信息先驗(yàn)平滑變換操作，在待處理像素點(diǎn)的上下文混合結(jié)構(gòu)中引入LDA符合多項(xiàng)式分布，用來替換傳統(tǒng)期望最大化算法中映射操作。LDA參數(shù)采用閉合形式將有利于準(zhǔn)確估計(jì)最大后驗(yàn)概率（ MAP）框架與上下文混合結(jié)構(gòu)的相關(guān)比例。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，應(yīng)用PRI、VoI、CCE和BDE指標(biāo)進(jìn)行效果比較，該方法比聯(lián)合系統(tǒng)工程組（JSEG）、當(dāng)前變換矩陣（CTM）和最大后驗(yàn)概率一最大似然法（MM）方法的圖像分割應(yīng)用效果較好，高斯噪聲對于該算法的魯棒性影響較小。
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