【高斯马尔科夫随机场】

高斯马尔科夫随机场

GMRF

...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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Gauss Markov random field

结合遥感图像的纹理特征，本文分别对Gabor变换以及高斯马尔科夫随机场(Gauss Markov Random Field，GMRF)纹理分类算法进行了研究。

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高斯马尔科夫随机场

Gausmarkov random field

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把运动矢量场建模为高斯马尔科夫随机场，对丢失图像块的运动矢量采用最大后验概率方法恢复，其权值能够根据空间和时间信息而自适应选择。

The motion vectors of the damaged image macroblocks can be recovered adaptively by Maximum A Posteriori(MAP), and the weight is selected adaptively based o.

youdao
三重马尔科夫随机场(TMF)模型非常适合处理非平稳、非高斯图像的分割问题。

Triplet Markov random fields (TMF) model is suitable for dealing with multi-class segmentation of non-stationary, non-Gaussian SAR images.

youdao

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