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為提高圖像分割的抗噪魯棒性并解決分割數(shù)目的自適應(yīng)確定問題，通過在聚類標(biāo)簽先驗概率的折棍構(gòu)造過程中建立 Markov隨機(jī)場，將空間相關(guān)性約束引λ Dirichlet過程混合模型的概率建模，使聚類的空間平滑性得以增強(qiáng)并采用變分推斷方法獲得聚類標(biāo)簽的收斂解析解，提岀一種基于折棍變分貝葉斯推斷的圖像分割算法，實現(xiàn)了對像素聚類標(biāo)簽和分割數(shù)目的同步自適應(yīng)學(xué)習(xí)，避免了傳統(tǒng)方法中因引入空間相關(guān)性約束而出現(xiàn)的計算復(fù)雜問題?；贐erkeley BSD5σ0圖像測試數(shù)據(jù)集的數(shù)值實驗結(jié)果表明，該算法具有比現(xiàn)有的混合模型聚類圖像分割算法更高的PRI值，且在低于0.1的噪聲方差條件下表現(xiàn)出了更優(yōu)的抗噪魯棒性。
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