空間的な平滑性を表現するマルコフ確率場(MRF)は、画像処理問題や交通量推定問題など、様々な応用をもつ確率モデルである。空間的な平滑性を表現するマルコフ確率場として、ガウス型マルコフ確率場(GMRF)がもっとも有名である。しかしながら、このモデルは平滑性が強く効きすぎる傾向があり、そのため、過度に平滑化された結果を導きやすいことが知られている。本研究では、Log-cosh関数を平滑化項としてもつMRFを提案する。Log-cosh関数は外れ値への耐性が強く、しばしばロバスト推定にも利用される。この性質より、提案モデルはGMRFのような過度な平滑性をもたないことが期待される。