MRF模型有兩種不同的含義和套用領域。
一種是Multi-Reference Frame的縮寫，指的是多重參考系模型，這是一種在計算流體動力學中使用的技術。MRF模型假設流體為定常流動，適用於模擬包含旋轉或移動區域的問題，如風扇、泵和風機內的流場。它將計算域分為多個子域，每個子域可以具有不同的運動狀態（靜止、旋轉或平移），在每個子域內求解流場控制方程，而在子域交界面上，通過將速度換算成絕對速度的形式進行流場信息交換。這種方法適用於當格線區域邊界上各點的相對運動基本相同的情況，特別適用於運動格線區域與靜止格線區域間的相互作用較微弱時，如攪拌器內流場計算或泵和風機內流場計算等。
另一種含義是馬爾可夫隨機場（Markov Random Field），這是一種機率模型，用於描述圖像或隨機過程中的隨機變數之間的依賴關係。MRF模型在圖像處理和計算機視覺領域有著廣泛的套用，如圖像分割、紋理分析和目標識別等。它基於馬爾可夫模型，假設一個隨機變數的狀態只與其鄰近變數的狀態有關，通過定義鄰域系統來引入結構信息，從而描述空間上相關隨機變數之間的相互作用。
這兩種MRF模型在套用和原理上有所不同，分別適用於不同的領域和問題。