讨论Markov Random Field和Gibbs Random Field心得

最新推荐文章于 2024-08-08 10:56:45 发布
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分类专栏： 图像处理 文章标签： random 数学计算 function image 2010
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/afgh2587849/article/details/6006286
本文探讨了马尔科夫随机场(Markov Random Field)在图像分析中的应用，强调图像中像素间的局部相关性，并介绍了吉布斯随机场(Gibbs Random Field)作为数学模型来简化计算复杂度的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Markov Random Field是属于high level的image analysis，比如给定一幅图像，经过分析可以得出结论：

1. 整个图像是属于马尔科夫分布的，即图像中的每个像素基本上都是只和邻近的像素有关系，受邻域外的像素影响很小，甚至可以忽略不计（在马尔科夫模型中），这是从整个图像的分布的角度上来考虑问题

2. Gibbs模型更关注于点与点(pixel)之间的数学关系，试图用一个数学表达式(energy function)表达出一个clique里的pixel之间的关系。从因果关系上讲，不知道可不可以这样假设：我们已经分析出来图像大都是符合马尔科夫分布，但由于马尔科夫在数学计算上的困难性，我们试图去构造出一个数学上简单计算的模型，这个模型中像素间有一定的关系。这时正好发现了Markov Random Field和Gibbs Random Field的等价性（需要学习这个等价性是从什么角度考虑的），于是everybody is happy.

 

2010-11-12  18:34:17

continued...

(完整版)Markov Random Field Modeling in Computer Vision
03-05
前面发布了一个试用版的，经过几天的整理，这次终于可以把全部内容都发布了。 本书是计算机视觉和MRF方面的经典教材，据了解目前国内还没有卖的。 希望国内早日可以买到这本书，看电子版的太伤眼了！
整理一些Markov Random Field以及Graph Model的基础学习资料
Liang Tang's 专栏
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最近对于Markov Random Field等Graph Model有点兴趣，想系统学习一下这方面的知识。但是发现网上搜索的很多论文都是比较深入，不知道从何下手。下面是我收集到的一些不错的资料。 1. 首先是video lecture上的Prof. Charles Elkan在CIKM08 tutorial (http://videolectures.net/cikm08_elkan_llmacrf)的video。他从最最最基本的probability, maximum likelihood开始讲，
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马尔科夫随机场模型（MRF-Markov Random Field）人脸识别原理
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06-07 6059
http://blog.sina.com.cn/s/blog_92c398b00102vs3q.html 百度百科：http://baike.baidu.com/view/1017664.htm 优快云社区：http://blog.youkuaiyun.com/polly_yang/article/details/9716591 百度文库：http://wenku.baidu.com/
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mcmc.zip_MARKOV_markov random field_matlab markov_mcmc_mcmc matl
09-22
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　　上一篇的末尾讲到了表现性的问题，贝叶斯网络不能完全表现出某些概率分布特征，而马尔科夫网络有更好的表现性，马尔科夫网络是无向图模型（UGM）。 一、Factors（因子） 　　每个因子可以是一个函数，也可以是一个表，表示其中的variables之间的关系。表示为Φ（X1，X2，...，Xk）。 　　factor的范围scope = {X1，X2，...，Xk}，之前的概率分布P(A,B,C...
马尔可夫随机场（Markov random fields) 概率无向图模型 马尔科夫网（Markov network)...
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上面两篇博客，解释了概率有向图（贝叶斯网），和用其解释条件独立。本篇将研究马尔可夫随机场（Markovrandomfields)，也叫无向图模型，或称为马尔科夫网（Markovnetwork) 下面附上，上述实验的matlab代码。没有插入matlab选项，大家复制到matlab里面看吧。下次我用python实现吧 % PRML image de-n...
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马尔可夫随机场（Markov Random Field）包含两层意思。 　　马尔可夫性质：它指的是一个随机变量序列按时间先后关系依次排开的时候，第N+1时刻的分布特性，与N时刻以前的随机变量的取值无关。拿天气来打个比方。如果我们假定天气是马尔可夫的，其意思就是我们假设今天的天气仅仅与昨天的天气存在概率上的关联，而与前天及前天以前的天气没有关系。其它如传染病和谣言的传播规律，就是马尔可夫的。
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