第一部分：引言及基本概念
在数字图像处理中，噪声是一个普遍存在的问题。它可能是由于图像的捕获、传输或存储过程中的干扰造成的。为了提高图像的质量，通常需要进行去噪处理。在本文中，我们将探讨使用MRF（Markov Random Field，马尔可夫随机场）和Ising模型配合模拟退火技术来对二值图像进行去噪。
1.1 MRF（Markov Random Field）
马尔可夫随机场（MRF）是一个在图像处理、计算机视觉和医学图像处理中广泛应用的概率模型。它基于邻域系统的概念，其中一个像素的值依赖于其邻居的值。在图像去噪中，我们可以使用MRF来捕获图像中的局部结构和连续性。
1.2 Ising模型
Ising模型最初是为了描述磁性物质的统计行为而提出的。然而，这个模型很快被用于描述各种物理和非物理系统，包括二值图像去噪。在Ising模型中，我们考虑一个规则的格点，每个格点上都有一个旋转，这些旋转可以采取+1或-1的值。这与二值图像中的像素值相匹配，其中像素可以是黑色（例如，值为1）或白色（例如，值为-1）。
1.3 模拟退火
模拟退火是一种随机优化技术，灵感来自于固体退火过程。在此方法中，系统从高温开始，然后逐渐冷却，直到达到一个稳定的低能状态。在二值图像去噪的背景下，我们可以使用模拟退火来找到使噪声最小化的图像配置。