基于matlab的马尔科夫链图像显著性监测，亲测可以运行

数字图像处理可以分为确定性的分析方法和统计的方法。如果我们要采用统计的方法分析处理图像，就要对图像建立相应的数学模型。马尔可夫随机场(MRF)是以其局部特性为特征的，而图像中的各个点不是相互独立的，相邻的点也会相互影响，我们可以将这种特性作为先验知识，这种先验知识可以利用MRF进行描述。所以我们选择MRF模型。

1.领域：FPGA，多尺度CNN卷积神经网络的MRF图像分割算法 2.内容：【提供操作视频】基于多尺度CNN卷积神经网络的MRF图像分割算法matlab仿真 3.用处：用于多尺度CNN卷积神经网络的MRF图像分割算法编程学习 4.指向人群：本科，硕士，博士等教研使用 5.运行注意事项： 使用vivado2019.2或者更高版本测试，用软件打开FPGA工程，然后参考提供的操作录像视频跟着操作。 工程路径必须是英文，不能中文。

空间约束FCM与MRF结合的侧扫声呐图像分割算法.pdf,针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题，提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰，该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除声呐图像中的强斑点噪声;然后为加快分割速度，提出SCFFCM算法，该算法用于给出一个较好的初始分割；接着由初始分割计算MRF模型的约束场，再根据图像邻域内灰度波动情况自适应更新结合权值，进而求解得到FCM模糊场与MRF约束场的联合场，并基于最大概率准则得到分割结果；最后，采用形态学去除分割结果中的孤立噪点，并完成孔洞填充。对仿真及实际的侧扫声呐图像的分割实验结果表明，所提算法较FCM和现有的一些FCM改进算法有更强的抗噪能力、更高的分割精度以及更快的运算速度。

matlab温度分布代码TT-MRF TT-MRF是使用Tensor Train分解方法进行马尔可夫随机场推断的库。 该代码是为了支持以下论文而发布的： 将MRF放在张量火车上亚历山大·诺维科夫（Alexander Novikov），安东·罗多诺夫（Anton Rodomanov），安东·奥索金（Anton Osokin），德米特里·维特罗夫（Dmitry Vetrov）； 在第31届国际机器学习会议（ICML-2014）上，[] [] []。 如果您使用此代码撰写科学论文，请引用它。 以BiBTeX格式： @article{novikov14tt, author = {Novikov, Alexander and Rodomanov, Anton and Osokin, Anton and Vetrov, Dmitry}, title = {Putting {MRF}s on a {T}ensor {T}rain}, journal = {Proceedings of The 31st International Conference on Machine Learning}, ye

贝叶斯算法图像分类matlab代码MRF-HSRM /高光谱图像的光谱空间分类 该存储库包含该论文的Matlab代码： 提示：为了使此代码正常工作，您需要从中下载“ Salinas.mat”文件，并将其放入Data文件夹中。 如果您使用此存储库中的相应代码作为已发布的研究项目的一部分，请引用以下论文。 MRF_HSRM： M. Golipour，H。Ghassemian和F. Mirzapour，“在贝叶斯框架中将分层分割图与MRF集成在一起以对高光谱图像进行分类”，IEEE Trans。 在Geosci上。 遥感，Agu.2015。 SRM： R. Nock和F. Nielsen，“统计区域合并”，IEEE Trans。 图案肛门。 马赫智力，卷。 26号11，第1452至1458页，2004年11月。 支持向量机： 抄送Chang和C.-J. Lin，“ LIBSVM：支持向量机的库”，ACM Trans。 智力Syst。 技术，卷。 2，没有3，第2011年4月27日。 MLRsub： J. Li，JM Bioucas-Dias和A. Plaza，“使用子空间多项式Lo​​gis

本文提出了一种改进三维网格分割算法性能的新方法。我们的方法以一个三维网格对象和一个分割算法作为输入。我们的方法使用马尔可夫随机场(MRF)估计，对于每个网格顶点，顶点位于分割边界的可能性。这是通过重复一个过程来完成的，在这个过程中，我们扰动3D网格数据，并使用提供的算法重新分割表面，然后分析所提供的分割边界的变化。我们的MRF使用这些分割作为数据来估计每个顶点是分割边界成员的可能性。在MRF中加入先验，鼓励解满足平滑条件。结合似然和先验来生成位于分割边界上的网格顶点的后验分布。然后将改进后的分割作为最大化一个后验分布的顶点集合，称为MAP-MRF估计。给出了2种不同输入算法和3种不同输入面的分割结果，并给出了分割改进的定量措施。该方法可以应用于许多分割算法，以改善结果，否则可能遭受分割过或欠分割。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「佩佩想做程序猿」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_46559411/article/details/124349928

程序里有详细的解释，用ICM算法实现了基于MRF模型SAR图像的分割 程序里有详细的解释，用ICM算法实现了基于MRF模型SAR图像的分割

针对图像聚类问题,提出了一种基于图像空间关系的聚类方法,采用场模型描述图像之间的空间关系,利用K-近邻思想构建图像邻域系统,聚类过程中无需手动标记特征表示的图像类别信息,只需要给定初始类别数,通过条件迭代算法(ICM)对图像进行聚类。该文通过实验分析了图像样本大小、图像特征维数、图像特征类型、初始类别标签对聚类结果的影响,通过与多种经典聚类算法进行对比,实验结果充分验证了该方法的有效性。

使用MRF和ICM进行图像降噪 该存储库包含执行非常短但功能强大的算法以实现能量最小化的功能。 这种算法称为迭代条件模式的ICM，它是迭代的和确定性的。 它在每个阶段修改图形所有位置的值。 我们在这里使用它进行图像去噪，其中我们将图像x视为随机场X的实现。