宁波教育学院学报
寧波教育學院學報
저파교육학원학보
JOURNAL OF NINGBO INSTITUTE OF EDUCATION
2012年
1期
51-55
,共5页
arkov随机场%图像分割%最大后验概率准则%条件随机场
arkov隨機場%圖像分割%最大後驗概率準則%條件隨機場
arkov수궤장%도상분할%최대후험개솔준칙%조건수궤장
Markov random field%image segmentation%Gibbs sampling%Maximum posteriori criterion%Conditional Random Fields
在计算机视觉和图像处理等相关领域的Markov（Markov Random Field,即马尔可夫随机场）引入概率这个概念后可以很好地描述图像中各像素间由于处于不同位置而形成的一些特性.主要研究了基于MRF的一种模型——条件随机场CRFs（Conditional Random Fields）模型及其在图像分割中的应用.
在計算機視覺和圖像處理等相關領域的Markov（Markov Random Field,即馬爾可伕隨機場）引入概率這箇概唸後可以很好地描述圖像中各像素間由于處于不同位置而形成的一些特性.主要研究瞭基于MRF的一種模型——條件隨機場CRFs（Conditional Random Fields）模型及其在圖像分割中的應用.
재계산궤시각화도상처리등상관영역적Markov（Markov Random Field,즉마이가부수궤장）인입개솔저개개념후가이흔호지묘술도상중각상소간유우처우불동위치이형성적일사특성.주요연구료기우MRF적일충모형——조건수궤장CRFs（Conditional Random Fields）모형급기재도상분할중적응용.
The theory of Markov Random Field（MRF） has now been widely used in the computer vision and image processing,it is mainly used by a relatively convenient way to describe the probability of pixels between each image has the number of space-related features.In this paper we mainly studied one model based on MRF——the Conditional Random Fields（CRFs） and its application in image segmentation.
