Аннотация:Рассматривается задача автоматической сегментации изображений на основе подхода минимизации энергии
марковского случайного поля. Функционал энергии здесь состоит из слагаемого, отвечающего за текстурные особенности каждого класса, а также набора стандартных слагаемых, включающих цветовые статистики классов, потенциалы положения и потенциалы Поттса. В работе предлагается вводить текстурный
потенциал, основанный на предложенном ранее т.н. эпитомном подходе к описанию изображений. Эффективность предложенного текстурного потенциала демонстрируется на модельной задаче сегментации
текстур, а также на сложной практической задаче сегментации гистологических изображений срезов головного мозга мыши на анатомические структуры.