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分析了传统的基于马尔可夫随机场图像分割算法收敛速度慢和固定加权等缺点，提出了一种基于简化马尔可夫随机场的红外图像快速分割算法。该算法首先对红外图像极大似然初始分割，并利用简化马尔可夫随机场对图像进行建模。在此基础上采用自适应的加权变化形式进行迭代，不但加速了分割算法的收敛速度，而且使得分割效果都大为改善。在真实的飞机和舰艇红外图像上，该算法都取得了较好的分割效果。
Abstract:
This paper analyzes the shortcomings of the traditional MRF-based image segmentation algorithm with slow convergence and fixed-weighted， then a fast segmentation approach based on simple MRF for infrared images is proposed. The approach firstly performs random initial segmentation. By modeling the image with simple MRF and applying adaptive variable weighting forms while iterating， convergence is accelerated while improving the segmentation. Real aircraft and ships infrared images demonstrate the effectiveness of the approach.
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