Markov隨機(jī)場在視覺和圖像處理中的應(yīng)用

定　價：￥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：	國外信息科學(xué)與技術(shù)優(yōu)秀圖書系列
標(biāo)　簽：	計算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)

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ISBN：	9787030413406	出版時間：	2014-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	336	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《Markov隨機(jī)場在視覺和圖像處理中的應(yīng)用》詳細(xì)總結(jié)并描述了Markov隨機(jī)場的最新研究理論及其在圖像處理和計算機(jī)視覺中的最新應(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)簽下的決策移動法、均值場理論近似求解、環(huán)狀置信度傳播法以及線性規(guī)劃求解法，同時，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。

作者簡介

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圖書目錄

第1章Markov隨機(jī)場簡介
1．1最簡單的Markov模型：Markov鏈
1．2隱Markov模型
1．3樹狀Markov，模型
1．3．1樹結(jié)構(gòu)的推理：置信度傳播
1．3．2實例：五個節(jié)點模型上的“最大一積”置信度傳播
1．4Markov隨機(jī)場：圖狀Markov模型
1．5隱MRF模型
1．5．1實例：像素四連通圖的分割
1．5．2實例：圖像重建
1．5．3連續(xù)值MRF
1．5．4條件隨機(jī)場
1．6推理：最大后驗/邊緣
1．6．1Gibbs取樣
1．6．2均值場近似
……