【摘 要】
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图像分割是一个经典难题，随着影像医学的发展，图像分割在医学应用中具有特殊的重要意义。马尔可夫随机场（Markov Random Field，即MRF）方法是图像分割中一个极为活跃的研究方向。本
【基金项目】
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广东省自然科学基金团队项目(6200171)
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图像分割是一个经典难题，随着影像医学的发展，图像分割在医学应用中具有特殊的重要意义。马尔可夫随机场（Markov Random Field，即MRF）方法是图像分割中一个极为活跃的研究方向。本文介绍了基于马尔可夫随机场模型的一般理论与图像的关系。并对基于MRF的传统条件迭代模式算法（ICM）进行改进，在初始分割后，对图像的像素点分为两类：稳定点和不稳定点，用队列存储不稳定点，每次迭代只对队列里面的不稳定点进行计算，以减少运算量。实验结果表明，改进的算法能够大幅度提高计算效率。
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