Markov random field

引用: 在[50]中，提出了一种用于SAR-光学图像块对应检测的神经网络。从测试阶段随机选择了一些块作为示例。
引用: 对于所有的块，我们使用Eigen的SparseLU分解并行求解相应的线性系统。对于每个块，我们只计算一次分解，并在所有颜色通道上重复使用它，因为系统的矩阵保持不变。只调整条带比调整整个块要节省时间和内存。需要注意的是，这种局部调整是Figure 2（中）所示情况的较弱形式，因为在此之前已经对块颜色进行了全局调整。此外，请注意，我们不混合两个图像的Laplacians，因此仍然避免了混合。
引用: 如果我们使用极化SAR数据进行土地覆盖或目标分类，非线性处理相位甚至是可取的，因为不同极化通道之间的相位具有物理意义，并且对分类过程有贡献。然而，在SAR干涉和层析成像中，绝对相位没有意义，即CNN必须对任意相位偏移具有不变性。假设将一些干涉输入信号x输入CNN，并得到输出。

问题: 请告诉我，Markov随机场(Markov random field)是什么？
Markov随机场是一种用于建模具有局部依赖关系的随机变量的概率图模型。它表示了变量之间的条件依赖关系，其中每个变量的分布仅依赖于其相邻的变量。Markov随机场在计算机视觉和图像处理领域中广泛应用，用于图像分割、目标识别和图像恢复等任务。在图像处理中，Markov随机场可以捕捉到图像中的空间局部性，使得模型能够更好地处理图像中的连续区域和边界。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Deep Learning Meets SAR](https://blog.csdn.net/weixin_41697507/article/details/107394112)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Let There Be Color! Large-Scale Texturing of 3D Reconstructions 阅读笔记](https://blog.csdn.net/qq_33765199/article/details/102133285)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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