2011年视觉与图像处理中的马尔可夫随机场应用详解

《马尔可夫随机场在视觉与图像处理中的应用（2011）》是由Andrew Blake、Pushmeet Kohli和Carsten Rother共同编辑的一本专著，由麻省理工学院出版社出版。本书涵盖了马尔可夫随机场(Markov Random Fields, MRF)在计算机视觉和图像处理领域的前沿理论与实践，这是该领域的一个核心技术工具。 马尔可夫随机场是一种概率模型，它将随机变量的联合分布建模为局部依赖结构，这意味着每个变量的值不仅依赖于自身的状态，还依赖于其邻居的状态。这种局部特性使得MRF在处理图像处理问题时表现出强大的能力，如图像分割、物体识别、纹理分析、图像修复等。在视觉任务中，MRF被用于解决具有局部相关性的复杂问题，例如图像边缘检测、形状描述符提取以及场景理解。 本书详细介绍了MRF的基本概念、理论背景、推断算法（如Belief Propagation）及其优化策略，以及如何将MRF应用于实际的图像处理应用中。它涵盖了各种关键主题，包括条件随机场(Conditional Random Fields, CRF)、潜在标记模型(Latent Markov Random Fields)、以及在深度学习兴起前，MRF在无监督和半监督学习中的角色。 书中还提供了丰富的实例和案例研究，展示了如何通过MRF来解决实际的图像处理问题，如行人检测、人脸识别、图像配准等，并探讨了MRF与其他技术（如图割、支持向量机等）的结合方法。此外，书中还包含了最新的研究成果和技术趋势，帮助读者了解这一领域的最新动态和发展。 由于版权原因，本书的部分内容可能受到严格的版权保护，未经许可不得任何形式的复制或电子传播。想要获取特殊数量折扣的读者可以通过电子邮件联系出版社。该书采用Syntax和Times New Roman字体排版，印刷和装订在美国完成，同时收录了详细的参考文献和索引，便于读者深入学习和查阅。 《马尔可夫随机场在视觉与图像处理中的应用（2011）》是一本深入浅出的教材和参考书，对于从事计算机视觉、图像处理、机器学习的科研人员和工程师来说，是理解和掌握马尔可夫随机场技术的重要资源。通过阅读本书，读者不仅能了解到MRF的基本原理，还能将其应用于解决实际的视觉和图像处理问题，推动技术进步。