基于上下文MRF模型的彩色街景图像分类

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利用上下文马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型,将图像分类问题转化为能量函数最小化(最优化)问题。该方法构建了MRF关于彩色街景图像的先验观测场模型,并利用迭代条件模式(Iterated Conditional Model,ICM)算法获得后验标记场能量最小。通过和模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)算法实验对比表明,该方法不仅能有效分类,而且分类精度要远高于FCM。
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