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Matlab程序代码function seg=MRMRF(w,class_number,potential,maxIter)%MRMRF图像分割算法%w-待分解图像的多尺度序列%class_number-分类数%potential-potts模型势函数%maxIter-最大迭代次数%多分辨率表达的尺度数L=size(w,1);%分割结果的多尺度序列seg=cell(L,1);%使用ICM算法计算最高尺度的分割结果segL=ICM(wL,class_number,potential,maxIter);%计算其他尺度的分割结果for n=(L-1):-1:1%获取初始分割结果segn=myZoomOut(segn+1);%获取尺度n上的最终分割结果wn=wn;segn=ICMn(wn,segn,class_number,potential,maxIter);%保存尺度n上的分割结果segn=segn;endendfunction seg=ICMn(image,seg,class_number,potential,maxIter)%尺度n上已知初始结果的ICM分割width,height,bands=size(image);%将图像和初始分割结果分别转换为向量image=imstack2vectors(image);seg=imstack2vectors(seg);%ICM迭代iter=0;while (itermaxIter)%估计特征场参数mu,sigma=GMM_parameter(image,seg,class_number);%计算特征场能量Ef=EnergyOfFeatureField(image,mu,sigma,class_number);%计算标记场能量El=EnergyOfLabelField(seg,potential,width,height,class_number);% 计算新的分割结果E=Ef+El;tm,seg=min(E,2);% 更新迭代条件iter=iter+1;endseg=reshape(seg,width height);endfunction x=myZoomOut(x)%放大x两倍col,raw,B=size(x);tm=zeros(2*col,2*raw,B);tm(1:2:2*col,1:2:2*raw,:)=x;tm(2:2:2*col,1:2:2*raw,:)=x;tm(1:2:2*col,2:2:2*raw,:)=x;tm(2:2:2*col,2:2:2*raw,:)=x;x=tm;end%高斯模型参数估计function mu,sigma=GMM_parameter(image,seg,class_number)% image-已经向量化的图像数据，每一行表示一个像素% seg-与image对应的图像标记，每一个对应一个像素标记% class_number-图像的分类数n,d=size(image);mu=zeros(class_number,d);sigma=zeros(d,d,class_number);for i=1:class_numberIm_i=image(seg=i,:);sigma(:,:,i),mu(i,:)=covmatrix(Im_i);endendfunction C,m=covmatrix(X)k,n=size(X);X=double(X);if k=1C=0;m=X;elsem=sum(X,1)/k;X=X-m(ones(k,1),:);C=(X*X)/(k-1);m=m;endendfunction E=EnergyOfLabelField(seg,potential,width,height,class_number)% seg-向量化的像素标记矩阵% potential-Potts模型势函数取值% width,height-图像大小n=size(seg,1);seg=reshape(seg,width height);%计算领域nei8_image=neighbor8syn(seg);Nei8=imstack2vectors(nei8_image);%计算标记场能量E=zeros(n,class_number);for i=1:class_numberE(:,i)=sum(Nei8=i,2);endE=E*potential;endfunction nei=neighbor8syn(Y)s,t,P=size(Y);Yul=zeros(s,t,P);Yul(2:s,2:t,:)=Y(1:s-1,1:t-1,:);Yu=zeros(s,t,P);Yu(2:s,:,:)=Y(1:s-1,:,:);Yur=zeros(s,t,P);Yur(2:s,1:t-1,:)=Y(1:s-1,2:t,:);Yr=zeros(s,t,P);Yr(:,1:t-1,:)=Y(:,2:t,:);Ydr=zeros(s,t,P);Ydr(1:s-1,1:t-1,:)=Y(2:s,2:t,:);Yd=zeros(s,t,P);Yd(1:s-1,:,:)=Y(2:s,:,:);Ydl=zeros(s,t,P);Ydl(1:s-1,2:t,:)=Y(2:s,1:t-1,:);Yl=zeros(s,t,P);Yl(:,2:t,:)=Y(:,1:t-1,:);nei=cat(3,Yul,Yu,Yur,Yr,Ydr,Yd,Ydl,Yl);endfunction E=EnergyOfFeatureField(image,mu,sigma,class_number)% mu-均值矩阵% sigma-方差矩阵n=size(image,1);E=zeros(n,class_number);% 计算能量for i=1:class_numberm