上海交通大学学报
上海交通大學學報
상해교통대학학보
JOURNAL OF SHANGHAI JIAOTONG UNIVERSITY
2001年
11期
1655-1657
,共3页
Markov随机场%Gibbs分布%迭代条件方法%最大后验概率
Markov隨機場%Gibbs分佈%迭代條件方法%最大後驗概率
Markov수궤장%Gibbs분포%질대조건방법%최대후험개솔
基于Gibbs分布的Markov随机场是一个重要的先验模型,能够简单地通过势能形式表示图像像素之间的相互作用,从而把图像的先验知识和图像分割的数学模型相结合.利用Markov随机场方法提出了脑磁共振图像最大后验概率的分割模型,并通过迭代条件方法求解,与传统的K均值算法作比较,证明了算法的有效性.
基于Gibbs分佈的Markov隨機場是一箇重要的先驗模型,能夠簡單地通過勢能形式錶示圖像像素之間的相互作用,從而把圖像的先驗知識和圖像分割的數學模型相結閤.利用Markov隨機場方法提齣瞭腦磁共振圖像最大後驗概率的分割模型,併通過迭代條件方法求解,與傳統的K均值算法作比較,證明瞭算法的有效性.
기우Gibbs분포적Markov수궤장시일개중요적선험모형,능구간단지통과세능형식표시도상상소지간적상호작용,종이파도상적선험지식화도상분할적수학모형상결합.이용Markov수궤장방법제출료뇌자공진도상최대후험개솔적분할모형,병통과질대조건방법구해,여전통적K균치산법작비교,증명료산법적유효성.
