马尔柯夫场模型是用于表征图像数据空间相关性的模型.设分色时采用从左到右，从下到上的顺序(位图Bitmap的存储顺序)，在判断当前象素Current时，可以首先考虑它与左边Left象素和下边Bottom象素颜色是否属于同种颜色，则当前点与其左边象素点属于同种颜色，否则，它们属于不同种颜色. 一旦判断出2点属同种颜色，则无须将当前象素点通过转换颜色空间再做进一步判断.而根据一阶马尔柯夫场模型，图像某一象素与其上、下、左、右4点相关，图像的当前象素点与它的相邻象素点同属一种颜色的概率很大，因此可以大大降低运算量.另外，由于考虑了图象的局部相关性，使得分色结果图像在总体阈值的控制下具有良好的局部特性.