馬爾柯夫場模型

馬爾柯夫場模型是一種表征圖像數據空間相關性的模型.。

基本介紹

• 中文名：馬爾柯夫場模型
• 類型：模型.
• 套用：表征圖像數據空間相關性
• 特性：良好的局部特性.

馬爾柯夫場模型是用於表征圖像數據空間相關性的模型.設分色時採用從左到右，從下到上的順序(點陣圖Bitmap的存儲順序)，在判斷當前象素Current時，可以首先考慮它與左邊Left象素和下邊Bottom象素顏色是否屬於同種顏色，則當前點與其左邊象素點屬於同種顏色，否則，它們屬於不同種顏色. 一旦判斷出2點屬同種顏色，則無須將當前象素點通過轉換顏色空間再做進一步判斷.而根據一階馬爾柯夫場模型，圖像某一象素與其上、下、左、右4點相關，圖像的當前象素點與它的相鄰象素點同屬一種顏色的機率很大，因此可以大大降低運算量.另外，由於考慮了圖象的局部相關性，使得分色結果圖像在總體閾值的控制下具有良好的局部特性.