（3.6）Markov随机场（MRF）

AI100 2023-01-12 23:11:11

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国防科学技术大学博士学位论文　 Markov随机场模型用于低层计算机视觉的研究　　　　　　　　　　目录文摘英文文摘第一章序言 §1.1计算机视觉的研究进展 §1.2课题背景 §1.3本课题的研究现状 §1.4本文的主要研究工作 §1.5本文的结构安排第二章基于MRF模型的分析框架 §2.1视觉不适定性及其解决途径 §2.2基于MRF模型的分析框架 §2.4视觉计算中的若干问题 §2.5小结第三章图像分割 §3.1概述 §3.2分割算法的回顾 §3.3基于MRF模型的分割算法 §3.4稳健的图像分割算法 §3.5纹理分割 §3.6小结第四章边缘检测 §4.1概述 §4.2检测方法评述 §4.3基于多尺度MRF模型的检测算法 §4.4小结第五章二维运动估计 §5.1概述 §5.2 Bayes方法 §5.3用多模方法的自适应运动估计 §5.4小结第六章总结和展望 §6.1本课题的工作总结 §6.2有待解决的问题和进一步的展望附录一有关均值场方程的推导过程附录二多模自适应估计算法作者在学期间完成的学术论文致谢参考文献

耶鲁大学随机过程（stochastic process）讲义

马尔可夫随机场是一组随机变量，这些变量之间存在局部马尔可夫性质，即一个变量的取值仅与其相邻的变量有关，而与其它非相邻变量无关。形式化地说，如果随机变量集合XXX满足以下条件，则称XXX对于任意变量xi∈Xx_i \in Xxi∈X，存在一个邻域系统NxiN(x_i)Nxi，使得xix_ixi与X−xi−NxiX−xi−Nxi是条件独立的。

一、随机场定义 http://zh.wikipedia.org/zh-cn/随机场随机场（Random field）定义如下：在概率论中, 由样本空间Ω = {0, 1, …, G − 1}n取样构成的随机变量Xi所组成的S = {X1, …, Xn}。若对所有的ω∈Ω下式均成立，则称π为一个随机场。π(ω) > 0. 一些已有的随机场如：马尔可夫随机场(MRF), 吉布斯随机场

马尔可夫随机场SAR图像分割完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！

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