变权重MRMRF,多尺度变权重的markov模型图像分割算法-With variable weights MRMRF, with variable weights, multi-scale Markov Model for image segmentation algorithm

马尔科夫随机场用于图像分割 变权重小波域MRMRF影像分割-Markov random field for image segmentation variable weight MRMRF wavelet domain image segmentation

基于MRF图形的小波与分解 基于MRF图形的小波与分解 基于MRF图形的小波与分解-Wavelet and decomposition based on MRF graphWavelet and decomposition based on MRF graphWavelet and decomposition based on MRF graphWavelet and decomposition based on MRF graph

基于MRF图形的小波与分解 获取最粗尺度上的初始分割。使用EM算法必须有一个初值，因此我们首先使用K-均值聚类算法获取尺度J-1上的初始分割结果。 2.E步骤。使用MPL方法GMRF模型参数。 3.M步骤。使用估计出的参数，采用运算速度较快的迭代条件模式（ICM）通过最小化获取尺度上的优化的分割结果。 4.尺度内迭代。重复2和3知道满足某种准则，迭代停止。我们获得尺度n上的最终分割结果。 5.尺度间迭代。将尺度n的分割结果之间映射到最近的较细尺度n-1上，作为这个尺度的初始分割。重复4，