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搜索资源 - Markov-Random-Field
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一种基于马尔科夫随机场的图像分割matlab源码，包含ICM迭代条件模式求解最大后验概率算法，已通过测试。-Markov random field based image segmentation matlab source code, including the ICM iteration conditions for solving the maximum a posteriori probability model algorithm has been tested.
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马尔科夫随机场，用于计算机视觉，图像分割，目标检测等。-Markov random field, used in computer vision, image segmentation, target detection.
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图像分割,基于马尔科夫估计mrf,编写工具vc-markov random field ,image segementation
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一本介绍马尔科夫随机场及其应用的书，适合想在这个领域入门的读者。-A book about the Markov Random Field and its applications.
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马尔代夫随机场，对计算机视觉学习有很大的帮助，希望大家喜欢！-Markov Random Field Moding in Computer Vision, on the computer vision is very useful to learn, I hope you like!
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马尔科夫随机场在图像分析中的应用代码，用C++编写，质量非常高，有很强的实时性。-Markov random field in image analysis code written using C++, very high quality, strong real-time.
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Markov Random Field: Theory and Application
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基于马尔可夫随机场的快速图象分割 基于马尔可夫随机场的快速图象分割-Markov Random Field Based Fast Image Segmentation Markov Random Field Based Fast Image Segmentation
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本文提出一种基于高斯- 马尔科夫
随机场模型，首先通过图像采集及激光测距系统，采集大量图像及其相匹配的深度信息图，在
人类视觉系统基础上，提取图像特征，通过训练完善模型，并应用于新采集图像上-This paper presents a Gauss- Markov random field model, first by image acquisition and laser ranging system, collecting a large number of images to ma
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this power point is about markov random field
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在学习马尔科夫随机场的过程中用到的一些文献，有助于理解马尔科夫随机场-The literatures used in the learning of Markov random field.It can help to understand the Markov random field.
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介绍了图像分割中使用马尔科夫随机场的综述，很好用的一篇文章-Describes the image segmentation using Markov random field in the review, very good article
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ICM_Algorithm Markov Random Field
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提出一种用阴影流和三维马尔科夫随机场后验概率最大化方法运动阴影消除算法。-Present a novel approach of moving shadow elimination based on Shadow Flow and maximum a posteriori probability of 3D Markov Random Field(3D MAP-MRF).
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马尔科夫随机场，用于进行图像处理，如背景抑制等-Markov random field for image processing, such as background suppression
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高斯马尔可夫随机场纹理分割程序matlab-a gaussian markov random field for texture segmentation
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for markov random field
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基于马尔可夫随机场（MRF）的图像分割算法-Image segmentation algorithm based on Markov Random Field (MRF)
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提出一个小波域多尺度马尔柯夫随机场模型用于模拟视觉系统在图像分割中的若干功能。针对人类视觉系统具有特征检测器、等级层次性、双向连续性、学习机制等功能，对输入场景，该模型用小波变换提供该场景图像的稀疏表示，模拟特征检测器功能 用金字塔结构模拟等级层次性 用两类信息流模拟双向连接性，分别刻画自底向上的输入图像特征提取过程以及自顶向下的反馈过程 用迭代过程模拟学习机制 采用多尺度马尔柯夫随机场模型实现图像分割。-Put forward a wavelet domain multi-scale mark
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通过Markov随机场（MRF）实现图像的分割。-Markov Random Field (MRF) image segmentation.
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