1) spatial-temporal Markov random field model
时空马尔可夫随机场模型
1.
A Vehicle tracking algorithm based on spatial-temporal Markov random field model;
基于时空马尔可夫随机场模型的车辆跟踪算法研究
2) Markov Random Field(MRF)
马尔可夫随机场模型
1.
Based on the characteristics in structure and statistic regularity of the images,a Markov Random Field(MRF) based algorithm is introduced for preprocessing the degraded images.
文本图像等统计规律比较强的图像中存在模糊、笔划不完整等降质问题,基于文本图像在结构和统计规律等方面的特点,建立相应的马尔可夫随机场模型对其进行预处理,以进一步提高后续处理的正确率并减轻后续工作难度。
3) Huber-Markov Random Field(HMRF) model
Huber-马尔可夫随机场模型
4) FMRF
模糊马尔可夫随机场
1.
Fuzzy Markov random field(FMRF) is an efficient model for data clustering or image segmentation.
模糊马尔可夫随机场在多值图像分割问题中多采用分段模糊的方法将多值问题转化成多个两值模糊问题,这种方法的模糊度完全依赖像素的灰度值,从而很容易陷于局部最优解。
5) Fuzzy MRF
模糊马尔可夫随机场(FMRF)
6) Markov random field(MRF)
马尔可夫随机场
1.
This paper proposes a new patch-based sample texture synthesis algorithm based on Markov Random Field(MRF) model and otherrelated algorithms.
基于马尔可夫随机场(MRF)模型和已有的块采样合成技术,提出一种改进的合成算法,采用图论的最小割线算法对MRF的似然性进行优化,将合成时的光栅扫描方式改为之字形扫描方式,以抑制纹理的倾向性和纹元的不完整性。
2.
For the problem of depth information estimation of micro vision image,a defocus characteristic parameter model based on Markov random field(MRF)is presented,which converts the depth information estimation problem of defocus characteristics into the optimization problem of energy function.
针对显微视觉图像深度信息估计问题,提出了一种基于马尔可夫随机场的散焦特征参数模型:该模型将散焦特征深度信息的估计转化为能量函数的优化问题。
3.
In order to avoid the drawback of over-smoothness in the conventional Spatiotemporal Markov Random Field(MRF) model,a moving object segmentation technology based on Discontinuity Adaptive-Spatiotemporal Markov Random Field(DA-STMRF) model was proposed.
为克服传统的时空马尔可夫随机场模型中全局一致平滑约束引起的过平滑,根据间断自适应的思想,结合边缘信息,提出了一种基于间断自适应时空马尔可夫随机场模型的运动目标分割方法。
补充资料：马尔可夫链模型
见数理社会学。
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参考词条