%0 Journal Article
%T 基于类自适应高斯马尔可夫随机场模型和EM算法的MR图像分割
%A 王文辉
%A 冯前进
%A 刘磊
%A 陈武凡
%J 中国图象图形学报
%D 2008
%I 
%X 高斯马尔可夫随机场模型既利用了图像像素的灰度信息，又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息，是能较好地分割含有噪声图像的模型，然而，Gibbs惩罚因子β的确定却一直是个难点，为获得好的分割效果，通常用多个β值人工尝试。本文针对此问题，提出了一种新的、简单的、类自适应的惩罚因子β，其利用后验概率来自动计算，并具有各类各向异性。再将模型利用EMMAP算法来迭代求解。最后，将该算法应用于MR图像的分割，实验结果表明，该算法能自适应地、有效地分割噪声图像，并具有较高的正确分类
%K 高斯马尔可夫随机场
%K 类自适应
%K 惩罚因子
%K EMMAP
%K 图像分割
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=BD2B2D3C59697B18467BDF42D9D0575C&yid=67289AFF6305E306&vid=FC0714F8D2EB605D&iid=38B194292C032A66&sid=8C267C8DC97FEEEF&eid=8C267C8DC97FEEEF&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=0&reference_num=0