基于马尔科夫随机场模型的彩色纹理图像分割方法在2010年提出

提出了一种基于Gabor滤波和马尔科夫随机场的彩色纹理特征图像的分割算法。首先对色彩和纹理特征进行了分析，将RGB色彩空间非线性变换到COE-LUV空间，构造颜色的特征向量；然后对原始彩色图像进行Gabor滤波和高斯平滑处理，得到晗当表示原图像的灰度纹理图像；再时原图像建立MRF分割模型，结合色彩和纹理信息，运用贝叶斯理论和迭代优化算法估计最大后验概率（MAP）。实验表明，本文方法可以有效地实现图像分割。