基于简化马尔可夫随机场的红外图像快速分割方法

　　分析了传统的基于马尔可夫随机场图像分割算法收敛速度慢和固定加权等缺点，提出了一种基于简化马尔可夫随机场的红外图像快速分割算法。该算法首先对红外图像极大似然初始分割，并利用简化马尔可夫随机场对图像进行建模。在此基础上采用自适应的加权变化形式进行迭代，不但加速了分割算法的收敛速度，而且使得分割效果都大为改善。在真实的飞机和舰艇红外图像上，该算法都取得了较好的分割效果。 　　Abstract: 　　This  paper  analyzes  the  shortcomings  of  the  traditional  MRF-based  image  segmentation  algorithm  with  slow  convergence  and  fixed-weighted，  then  a  fast  segmentation  approach  based  on  simple  MRF  for  infrared  images  is  proposed.  The  approach  firstly  performs  random  initial  segmentation.  By  modeling  the  image  with  simple  MRF  and  applying  adaptive  variable  weighting  forms  while  iterating，  convergence  is  accelerated  while  improving  the  segmentation.  Real  aircraft  and  ships  infrared  images  demonstrate  the  effectiveness  of  the  approach.