基于层次mrf的mr图像分割

核磁共振图像(mri)的定量分析在神经疾病的早期治疗中有很重要作用.提出了一种基于层次markov随机场模型的mri图像分割新方法.在高层次的标记图象中采用了混合模型,即区域的内部用各向同性均匀mrf来建模,边界用各向异性非均匀mrf来建模.所以方向性被引入到边界信息中,这样可以更准确的表达标记图象的特性;在低层次的像素图像中,不同区域中像素的灰度分布用不同的高斯纹理来描述.分割问题可以被转换成一种最大后验概率估计问题.采用基于直方图的daem算法来估计snfm参数的全局最优值;并基于mrf先验参数的实际意义,提出一种近似的方法来简化这些参数的估计,实验显示该方法能获得更好的结果.