检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:金丹青[1]
机构地区:[1]宁波工程学院,浙江宁波315211
出 处:《宁波教育学院学报》2012年第1期51-55,共5页Journal of Ningbo Institute of Education
摘 要:在计算机视觉和图像处理等相关领域的Markov(Markov Random Field,即马尔可夫随机场)引入概率这个概念后可以很好地描述图像中各像素间由于处于不同位置而形成的一些特性.主要研究了基于MRF的一种模型——条件随机场CRFs(Conditional Random Fields)模型及其在图像分割中的应用.The theory of Markov Random Field(MRF) has now been widely used in the computer vision and image processing,it is mainly used by a relatively convenient way to describe the probability of pixels between each image has the number of space-related features.In this paper we mainly studied one model based on MRF——the Conditional Random Fields(CRFs) and its application in image segmentation.
关 键 词:arkov随机场 图像分割 最大后验概率准则 条件随机场
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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