马尔可夫随机场在计算机视觉与图像处理中的应用专著
需积分: 10 119 浏览量
更新于2024-07-22
1
收藏 5.31MB PDF 举报
《马尔可夫随机场在计算机视觉与图像处理中的应用》(Markov Random Fields for Vision and Image Processing)是一本由Andrew Blake、Pushmeet Kohli和Carsten Rother合著的专业书籍,由麻省理工学院出版社于2011年出版。该书主要探讨了马尔可夫随机场在计算机视觉和图像处理领域的理论及其实际应用。马尔可夫随机场是一种概率模型,它在处理复杂图像分析任务时表现出强大的能力,如图像分割、对象识别、纹理分析和形态学处理等。
本书的核心内容围绕以下几个关键知识点展开:
1. **马尔可夫随机场(Markov Random Fields, MRF)**:MRF是统计物理中随机过程的一种数学模型,其特点是局部依赖性和全局一致性。在计算机视觉中,MRF通过定义邻域像素之间的条件概率分布,使得图像中的局部结构可以影响全局决策,从而捕捉到自然图像中的空间相关性。
2. **计算机视觉中的应用**:书中详细阐述了如何将MRF理论应用于实际的计算机视觉任务,如边缘检测、图像分割(如GrabCut算法)、物体跟踪、图像重建等。MRF有助于解决这些任务中的不确定性和模糊性问题,提供了一种有效的建模和优化方法。
3. **数学基础**:书中包含深入的数学理论,涉及概率论、图论、优化方法(如最大后验估计和能量最小化)以及相关的数值算法,以便读者理解MRF的理论背景和计算实现。
4. **编辑团队**:Andrew Blake是计算机视觉领域的知名学者,他的贡献为本书提供了坚实的学术基础;Pushmeet Kohli和Carsten Rother则以其在图像处理和机器学习方面的专业知识,确保了技术内容的实用性和前沿性。
5. **版权和出版信息**:本书享有版权,未经许可不得任何形式复制或机械复制,且提供了联系特殊数量折扣的渠道。印刷和装订质量良好,适合学术研究和教学使用。
《马尔可夫随机场在计算机视觉与图像处理中的应用》不仅涵盖了丰富的理论内容,还提供了实践经验,对于理解计算机视觉中的概率模型、优化方法和实际应用具有很高的价值,是该领域的重要参考资料。
2019-07-03 上传
2013-09-06 上传
2008-03-05 上传
280 浏览量
2015-09-20 上传
2011-08-16 上传
点击了解资源详情
2023-04-06 上传
李键红
- 粉丝: 1
- 资源: 12
最新资源
- 构建基于Django和Stripe的SaaS应用教程
- Symfony2框架打造的RESTful问答系统icare-server
- 蓝桥杯Python试题解析与答案题库
- Go语言实现NWA到WAV文件格式转换工具
- 基于Django的医患管理系统应用
- Jenkins工作流插件开发指南:支持Workflow Python模块
- Java红酒网站项目源码解析与系统开源介绍
- Underworld Exporter资产定义文件详解
- Java版Crash Bandicoot资源库:逆向工程与源码分享
- Spring Boot Starter 自动IP计数功能实现指南
- 我的世界牛顿物理学模组深入解析
- STM32单片机工程创建详解与模板应用
- GDG堪萨斯城代码实验室:离子与火力基地示例应用
- Android Capstone项目:实现Potlatch服务器与OAuth2.0认证
- Cbit类:简化计算封装与异步任务处理
- Java8兼容的FullContact API Java客户端库介绍