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研究了基于隐马尔可夫随机场(HMRF)模型的无监督图像分割问题.对于每一阶模型的图像分割,该算法充分利用了相邻模型之间的相关信息,由此,该算法克服了均值场算法对初始化条件要求非常苛刻的缺点.而且,针对无监督图像分割的模型选择问题提出了带惩罚项的误差平方和阶次判定准则.实验结果证实本文提出的阶次判定准则优于伪似然信息准则(PLIC),并且,该算法具有满意的分割结果.