李子青《Markov Random Field在图像分析中的应用(第3版)》- 图像处理与计算机视觉经典
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更新于2024-08-01
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"《Li_2009_MRF Modeling In Image Analysis(3rd Edition)》是李子青关于马尔科夫随机场(Markov Random Field, MRF)在图像分析中的应用的专著,提供了对图像处理和计算机视觉领域问题的深入建模、求解和理论推导。"
在图像分析领域,马尔科夫随机场模型是一种非常重要的统计建模方法,用于描述图像中像素或区域之间的依赖关系。这本书的第三版深入探讨了这一主题,适合于研究人员、学生以及对此领域有浓厚兴趣的专业人士。
MRF是概率图模型的一种,它基于马尔科夫假设,即当前像素的状态只与其直接相邻的像素状态有关,而与其他较远像素的状态无关。这一特性使得MRF在处理图像分割、图像恢复、目标检测等问题时具有优势,因为它能够有效地捕获局部的结构信息。
书中详细讲解了MRF的建模过程,包括能量函数的设计,如利用Potts模型或Gibbs分布来描述像素间的相似性和差异性。同时,作者也阐述了MRF模型的优化和求解策略,如最大后验概率(MAP)估计和信念传播(BP)算法,以及更复杂的连通组件分析和图割算法。
此外,书中还涵盖了关键的理论推导,如Hammersley-Clifford定理,它为MRF的概率表示提供了理论基础。这些理论工具对于理解MRF模型的性质和行为至关重要。通过这些推导,读者可以深入理解如何从概率论的角度构建和解析MRF模型。
除了理论内容,书中可能还包含实际应用案例,展示如何将MRF应用于图像去噪、图像增强、纹理合成等具体问题。这些实例有助于读者将理论知识转化为实践技能,更好地理解MRF在解决实际问题中的效果和限制。
《Li_2009_MRF Modeling In Image Analysis(3rd Edition)》是一本全面介绍MRF在图像分析中的应用的著作,不仅涵盖了MRF的基础理论,还提供了丰富的实践指导。对于想要在图像处理和计算机视觉领域深入研究的读者来说,这本书无疑是一份宝贵的参考资料。
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zhouhbsea
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