...简要介绍了越来越流行的网络图模型的概念和基本性质，重点分析了 Bayesian网络、条件随机场（CRF）和高斯马尔科夫随机场（GMRF）的模型框架， 并列举了这些概率模型在计算机视觉中的具体应用。
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基于耦合度的高斯均值场归一化结构选择算法-计算机论文-论文中国 站编辑： 论文中国 日期： 2010年11月02日 点击数： 【中文摘要】 高斯Markov随机场(Gaussian Markov randomfield,GMRF)是具有Markov性质、符合多元高斯分布的概率模型,它为实际系统提供了一种自然的建模方法,并已广泛应
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...分布，从而得到一个由空域像素灰度表示的差分方程，称作高斯--马尔可夫随机场模型。在实际应用中，由于高斯--马尔可夫随机场(GMRF)的计算量相对较小，获得了较为广泛的应用。 高斯马尔可夫随机场模型及参数估计 马尔科夫场（MRF）是一个一维因果马尔科夫链到二维...
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The structure of GMRF which satisfies the requirements for authentication applications was obtained.
得到了满足鉴别要求的导模共振滤光片结构。
The optimized GMRF shows excellent performance with narrow band and can be useful for color synthesis and modulation.
设计的三基色滤光片具有良好的窄带反射特性，在彩色合成与调制中有应用前景。
The hierarchical multiresolution wavelet analysis in conjunction with the contextual information of the image extracted from GMRF results in local features of the image.
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 。
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