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     本發明公開了一種基于非下采樣Contourlet變換的HMT圖像分割方法，主要解決已有分割方法區域一致性和邊緣保持差的缺點。其步驟為： （1）取待分割圖像和每類的訓練圖像，分別對其進行非下采樣Contourlet變換得到多尺度變換系數； （2）根據訓練圖像的非下采樣Contourlet系數，按照一一對應的父子狀態關系的隱馬爾科夫樹模型，估計模型參數； （3）計算待分割圖像在各尺度系數子帶對應的似然值，使用標記樹融合多尺度似然函數得到多尺度最大后驗概率分類； （4）對每一尺度依次根據上下文信息context-5模型，更新類別標記； （5）結合隱馬爾科夫隨機場模型和待分割圖像相鄰像素空間相關性信息，更新類別標記，得到最終分割結果。 本發明具有區域一致性和邊緣保持性好的優點，可用于合成紋理圖像的分割。