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MRMRF
- 基于MRF图形的小波与分解 基于MRF图形的小波与分解 基于MRF图形的小波与分解-Wavelet and decomposition based on MRF graphWavelet and decomposition based on MRF graphWavelet and decomposition based on MRF graphWavelet and decomposition based on MRF graph
MRF-Energy-Minimizatio
- 一种马尔科夫随机场能量最小化的方法，是通过双向分解实现的-A Markov random field energy minimization approach is achieved by two-way decomposition
MRF_SA
- 基于马尔科夫随机场（MRF）的光谱分析程序，修改可用-Spectral Analysis based on MRF
UGM
- 这是一个基于马尔可夫模型的图像分割程序，功能很强大，希望对您有用-this is an algorithm about MRF
MRF-ICM 也是先聚类再算的 里面有论文
- 利用马尔科夫随机场对图像进行语义分割，通过ICm求解参数，可以运行，对初学者有较好的借鉴作用(Using Markov random field to semantic segmentation of images, through ICm solution parameters, can run, for beginners have a good reference)
matlab MRF toy examples
- 关于马尔科夫随机场的分割matlab代码(On the Markov random field segmentation matlab code)
image_segmentation马尔科夫随机场
- 基于马尔科夫随机场算法(MRF)的图像分割(Image segmentation of Markov random field algorithm)
Indian
- 使用基于词典的稀疏表示高光谱图像分类,多任务联合稀疏表示和逐步MRF优化的高光谱图像分类(Dictionary-based sparse representation hyperspectral image classification, multi-task joint sparse representation and stepwise MRF optimized hyperspectral image classification)
MRF-Segmentation-master
- 基于马尔科夫随机过程的图像分割 matlab平台(Image segmentation based on Markov random process)
ICM algorithm
- 基于MRF模型的图像分割算法，使用ICM算法进行分割处理(Image segmentation algorithm based on MRF model, using ICM algorithm for segmentation.)
MRMRF simple
- 基于MRF图形的小波与分解 获取最粗尺度上的初始分割。使用EM算法必须有一个初值，因此我们首先使用K-均值聚类算法获取尺度J-1上的初始分割结果。 2.E步骤。使用MPL方法GMRF模型参数。 3.M步骤。使用估计出的参数，采用运算速度较快的迭代条件模式（ICM）通过最小化获取尺度上的优化的分割结果。 4.尺度内迭代。重复2和3知道满足某种准则，迭代停止。我们获得尺度n上的最终分割结果。 5.尺度间迭代。将尺度n的分割结果之间映射到最近的较细尺度n-1上，作为这个尺度的初始分割。重复4，
GMM-HMRF_v1.1
- 高斯混合模型 马尔科夫 image segmentation MRF GMM GMM ICM(Gauss mixture model)