基于MRF模型的可靠的图像分割

本文提出一种可靠的图象分割算法。基于实际图象是分割图像叠加了不规则噪声的假设，用ＭＦＲ模型描述分割图象的先验分布，用被污染的高斯分布描述待分割的图像。采用Ｂａｙｅｓ方法，根据分割图像的后验分布所对应的ＭＲＦ模型的条件概率，用ＩＣＭ局部优化方法，获得ＭＡＰ准则下的图像分割结果。该算法与Ｌａｋｓｈｍａｎａｎ等提出的算法相比，具有更好的可靠性，实验结果是令人满意的。  

一种新的基于时空马尔可夫随机场的运动目标分割技术

在图像处理领域，视频图像序列中的运动目标分割技术是一个被广泛研究的热点课题。该文提出一种新的基于时空马尔可夫随机场的运动目标分割技术。首先，对视频序列的前后3帧图像进行处理，获得两帧初始标记场；随后，对两帧初始标记场进行“与”操作，获得共同标记场；最后，以原始图像的色彩聚类图像作为先验知识，重新定义Gibbs能量函数，并利用迭代条件模型（ICM）实现最大后验概率（MAP）的估算问题，获得优化标记场。实验结果表明：该模型克服了传统时穿马尔可夫随机场模型因运动产生的晶露遮挡现象，同时减弱了运动一致性造成的空洞现象并削弱了噪声的影响。  

基于Doherty技术的RF高效率大功率放大电路的设计与分析

基于可以有效提高放大器效率的Doherty技术,本文提出并实现了大功率射频放大电路的设计方法.采用摩托罗拉公司的MRF23140芯片,运用Pspice、Protei、ADS(Advanced Design System)等开发软件,实现了包括直流偏置电路、保护电路、匹配滤波电路、负载牵引电路以及射频放大电路在内的整体设计,并给出了对系统增益、系统效率、系统电流分布、回波损耗等指标的仿真结果.  

一种基于多尺度MRF模型的边缘检测算法

边缘检测中通常要处理两个问题：在单一尺度上检测和定位之间存在的矛盾；不同尺度上的边缘集成采用多尺度ＭＲＦ模型是有效的途径之一该模型引入线过程，用以表示边缘的确切位置，同时又能用任意适当的函数集成不同尺度上的边缘，本文根据ＧＢＦ不等式近似均值场，导出一组关于均值场的确定算式，地表示边缘间的相互作用以及模型参数对检测结果的影响，与文献〖１〗相比，需要较少的计算时间，并给出了用该算法处理几幅实际图像的实  

马尔可夫随机场在SAR图像处理中的应用

马尔可夫随机场（MRF）可以很好地描述空间连续性，选择适当的邻域系统，能对图像的结构特征建模。利用以能量函数表示的联合概率分布，可以使用优化算法进行参数估计。高斯MRF能够准确、简洁地表示图像的纹理，而且具有线性特性，计算方便。本文回顾了在SAR图像处理中使用的MRF模型，详细说明了其中2种在图像复原及分割中的应用。  

基于马尔可夫随机场的SAR目标切片图像分割方法

SAR目标切片图像分割是基于SAR图像目标识别的一个重要步骤。文中通过利用马尔可夫随机场模型 ,引入图像象素的局部结构信息 ,有效实现了SAR目标切片图像的高精度分割。通过对SAR目标切片图像进行统计分析 ,精确选择了分割算法的迭代初值 ,极大提高了算法的计算效率。和其它分割算法相比 ,文中算法在分割速度和精度上均有较大提高  

应用分层MRF/GRF模型的立体图像视差估计及分割

视差估计与分割是立体图像编码及立体视觉匹配的核心问题，本文提出一种基于分层MRF／GRF模型和交叠块匹配(HMOM)视差估计算法以及结合主动轮廓模型的视差分割提取算法．该混合视差估计方法，可得到光滑准确，且具有清晰边缘的视差场；并便于用主动轮廓模型提取感兴趣对象(OOI)的视差轮廓．与通常的变尺寸块匹配(VSBM)相比，本算法得到的视差补偿图像的峰值信噪比可提高2．5dB左右．本文得到的视差场及对应的轮廓可进一步用于市体图像编码以及视频对象分割．  

一种基于上下文语义信息的图像块视觉单词生成算法

 基于视觉单词的词包模型表示(Bag-of-Words)算法是目前场景分类中的主流方法.传统的视觉单词是通过无监督聚类图像块的特征向量得到的.针对传统视觉单词生成算法中没有考虑任何语义信息的缺点，本论文提出一种基于上下文语义信息的图像块视觉单词生成算法：首先，本文中使用的上下文语义信息是视觉单词之间的语义共生概率，它是由概率潜在语义分析模型(probabilistic Latent Semantic Analysis)自动分析得到，无需任何人工标注.其次，我们引入Markov随机场理论中类别标记的伪似然度近似的策略，将图像块在特征域的相似性同空间域的上下文语义共生关系有机地结合起来，从而更准确地为图像块定义视觉单词.最后统计视觉单词的出现频率作为图像的场景表示，利用支持向量机分类器完成图像的场景分类任务.实验结果表明，本算法能有效地提高视觉单词的语义准确性，并在此基础上改善场景分类的性能.  

MRF154在短波固态线性功放中的应用

介绍了一种新型的大功率场效应管MRF154的技术参数和特点，给出了由MRF154组成的一款推挽式高频功率放大器的具体电路，并对该电路进行 详细分析，同时对实际应用中的有关工艺问题和散热问题作了说明。  

基于MRF的自适应正则化红外背景杂波抑制算法

针对复杂背景下红外弱小目标检测难题,将背景杂波抑制归结为从原始红外弱小目标图像中重建目标数据的过程,据此提出了一种基于马尔可夫随机场模型(MRF)的自适应正则化滤波算法.该算法采用MRF,建立了红外弱小目标图像的先验概率模型,并根据图像的粗糙度设计了新的势函数.在此基础上,采用MRF对背景杂波抑制过程进行正则化处理,从而实现了对红外背景杂波的自适应各向异性抑制.理论分析与实验结果表明,该算法能够随图像局部纹理特征的变化自适应地调整滤波算子结构,从而可在复杂背景下自适应地抑制杂波、增强信号,有效地提高了图像的信噪比,且该算法结构简单,更易于硬件实时实现.