摘要：針對傳統的迭代條件模式(iterated conditional model,ICM)算法應用于遙感影像分割時容易出現離散斑塊和孤立點的問題,提出了一種基于馬爾科夫隨機場(Markov random field,MRF)的改進ICM遙感影像分割算法。首先,在獲取初始標記之前加入保邊去噪效果良好的雙邊濾波器(bilateral filter,BF),用于遙感影像的預處理;并用多閾值最大類間方差法(Otsu)獲取初始標記,以克服傳統的初始標記獲取算法中K-means聚類算法類別數不確定和算法復雜度不易控制以及錯分現象明顯等問題;然后,利用MRF描述像元的空間相關性,形成顧及上下文信息的ICM遙感影像分割算法。通過遙感影像數據分割實例驗證,所提方法的分割精度優于傳統的ICM算法。