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Markov隨機(jī)場(chǎng)在視覺(jué)和圖像處理中的應(yīng)用

Markov隨機(jī)場(chǎng)在視覺(jué)和圖像處理中的應(yīng)用

定 價(jià):¥96.00

作 者: (美)Andrew Blake 等著; 謝昭 等譯
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng): 國(guó)外信息科學(xué)與技術(shù)優(yōu)秀圖書(shū)系列
標(biāo) 簽: 計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)

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ISBN: 9787030413406 出版時(shí)間: 2014-08-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 336 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  《Markov隨機(jī)場(chǎng)在視覺(jué)和圖像處理中的應(yīng)用》詳細(xì)總結(jié)并描述了Markov隨機(jī)場(chǎng)的最新研究理論及其在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的最新應(yīng)用進(jìn)展。詳細(xì)介紹了幾種流形的基本求解方法,主要包括二元離散標(biāo)記下的圖切割方法、多類標(biāo)簽下的決策移動(dòng)法、均值場(chǎng)理論近似求解、環(huán)狀置信度傳播法以及線性規(guī)劃求解法,同時(shí),在基本方法基礎(chǔ)上,擴(kuò)展至當(dāng)前最有挑戰(zhàn)性的研究課題,集中介紹了連續(xù)變量的Markov模型、高階Markov模型的優(yōu)化處理方法。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《Markov隨機(jī)場(chǎng)在視覺(jué)和圖像處理中的應(yīng)用》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄


第1章Markov隨機(jī)場(chǎng)簡(jiǎn)介
1.1最簡(jiǎn)單的Markov模型:Markov鏈
1.2隱Markov模型
1.3樹(shù)狀Markov,模型
1.3.1樹(shù)結(jié)構(gòu)的推理:置信度傳播
1.3.2實(shí)例:五個(gè)節(jié)點(diǎn)模型上的“最大一積”置信度傳播
1.4Markov隨機(jī)場(chǎng):圖狀Markov模型
1.5隱MRF模型
1.5.1實(shí)例:像素四連通圖的分割
1.5.2實(shí)例:圖像重建
1.5.3連續(xù)值MRF
1.5.4條件隨機(jī)場(chǎng)
1.6推理:最大后驗(yàn)/邊緣
1.6.1Gibbs取樣
1.6.2均值場(chǎng)近似
……

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