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針對馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法普遍存在的迭代收斂性問題，在具有空間平滑約束的高斯混合模型條件上提出改進空間約束貝葉斯網絡模型并在圖像分割領域進行具體應用。所提模型應用隱狄利克雷分布（ LDA）概率密度模型和高斯一馬爾可夫定理的隨機域參數混合過程來實現參數平滑。所提方法根據空間信息先驗平滑變換操作，在待處理像素點的上下文混合結構中引入LDA符合多項式分布，用來替換傳統期望最大化算法中映射操作。LDA參數采用閉合形式將有利于準確估計最大后驗概率（ MAP）框架與上下文混合結構的相關比例。實驗結果表明，應用PRI、VoI、CCE和BDE指標進行效果比較，該方法比聯合系統工程組（JSEG）、當前變換矩陣（CTM）和最大后驗概率一最大似然法（MM）方法的圖像分割應用效果較好，高斯噪聲對于該算法的魯棒性影響較小。
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