Woontack[Woontack1999]等人在可变块尺寸的视差 预测中采用了基于马尔可夫随机场模型(Markov Random Field,MRF)的平滑约束,提高了视差 场的一致性,并且使用了率失真优化的方法来选择最佳的视差预测块尺寸。
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隐 马尔可夫随机场模型(Hidden MarkovRandomField,HMRF)即HMM模型在 二维的扩展,该模型为每个像素定义一个标号(即隐含状态),隐含状态构成 MRF并服从G...
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(2)基于马尔可夫随机场模型的合成算法 对于大多数纹理,马尔可夫随机场模型(MarkovRandomFields,MRF)是一种很好 的逼近。MRF模型认为纹理具有局部统计特性,即空间某一像素值可以由相邻像素确定。
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根据条件随机场模型和马尔可夫随机场模型建立了一个最大后验概率框架。
Firstly, maximum a posteriori framework is created according to conditional random field model and Markov random field model.
在图像的多分辨率小波分析的基础上 ,采用高斯 -马尔可夫随机场模型来描述图像的局部特征 。
The hierarchical multiresolution wavelet analysis in conjunction with the contextual information of the image extracted from GMRF results in local features of the image.
文中通过利用马尔可夫随机场模型,引入图像象素的局部结构信息,有效实现了SAR目标切片图像的高精度分割。
Utilizing MRF (Markov Random Field) model to introduce the pixel's local context information, a quite accurate segmentation of SAR target chip image is realized.
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