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matlab_MRF_examples
- 基于马尔科夫随机场的图像分割matlab源码。包括ICM迭代条件模式求解最大后验概率算法。-based on the Markov random field image segmentation Matlab source. ICM conditions including iterative model for the largest posterior probability algorithm.
MRF20
- 采用马尔可夫的图像分割程序，VC++编写，效率很快。对很多种图像都有效。-using Markov image segmentation procedures, the preparation of VC, efficiency quickly. Right kinds of images are valid.
MRF-ENCH
- 基于马尔科夫链的图像分割，较以往经典图像分割性能有很大提高-Markov chain-based image segmentation, image segmentation performance than the classical past has greatly improved
MRFtoyexample
- 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.
MRF2.0
- 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.
facerecognition
- 采用OpenCV进行人脸识别，隐马尔科夫链的应用，由混合分量来分割HMM的每个内在状态的所有观测值，运用现有的图像观测值分割为所有嵌入和内部的HMM函数，计算可能的变换矩阵-Using OpenCV for face recognition, hidden Markov chain applications, from the mixed components to split the internal state of each HMM all observations, use of the
matlab_MRF
- 随机场的估计和应用，是非常流行的图像分割的算法。-markov random field is very popular
MARKOV
- 运用MARKOV进行图像处理，包括边缘提取，修复和分割-MARKOV use for image processing, including edge detection, restoration and segmentation
GaussMRFandEMofImageSegmentation
- 2008年3月 中国图象图形学报 基于类自适应高斯-马尔可夫随机场模型和EM 算法的MR图像分割 比较新的一片关于MARKOV以及EM算法的图像分割的文章。详细介绍了两种算法，以及对MR图像的实验结果，很有参考价值-March 2008 Journal of Image and Graphics of China based on the type of adaptive Gaussian- Markov random field model and the EM algorithm
MarkovRF
- MRF的例子程序,该程序用Matlab进行编写的，对图像进行MRF的处理，可以用于分割分类等-markov random field
markov
- 包含基本的图像处理功能，还有markov随机场对图像进行分割、重建的算法的源代码-Contains the basic image processing functions, as well as markov random field image segmentation, reconstruction algorithm source code
HMM_FOR_IMAGE_SEGMENTATION
- 基于改进小波域隐马尔可夫模型的遥感图像分割，应用于卫星图像处理-Based on Improved Wavelet-Domain Hidden Markov models for remote sensing image segmentation
Based_on_Complex_Wavelet_Domain_hidden_arkov_Model
- 基于复小波邻域隐马尔科夫模型的图像去噪,亦可应用于图像分割的过程-Based on Complex Wavelet-Domain Hidden Markov Model of image denoising, image segmentation can also be used in the process of
BayesianCoSegmentationOfMultipleMRImages
- 分割是在MRI analysis.We的基本问题之一，同时考虑了多种MR图像分割，其中，例如，可能是一个系列的问题经过一段时间的扫描相同的组织（的2D/3D）图像，图像的数量，或不同的切片图像的对称部分。 MR图像的多是分割份额常见的结构信息，因此他们可以协助彼此分割的程序。我们提出了一个贝叶斯共同分割算法在共享的信息整个图像是通过利用马尔可夫随机场前，和吉布斯采样后采样是有效的聘用。由于我们的共同拉动分割算法考虑到所有的图像信息的同时，它提供比个人更准确和坚实的结果分割，如支持从模拟和实际结果
FusionSegmentationAlgorithm
- 针对合成孔径雷达(SAR) 图像含有大量斑点噪声的特点,基于Contourlet 的多尺度、局部化、方向性和各向 异性等优点,并结合隐马尔科夫树( HMT) 模型和隐马尔科夫场(MRF) ,提出了一种基于Contourlet 域持续性和聚 集性的SAR 图像模糊融合分割算法。该算法有效捕获了Contourlet 子带的持续性和聚集性,并分别用HMT 和 MRF 来刻画,再依据模糊测度,将多尺度HMT 和MRF 有机融合,建立Contourlet 域HMT2MRF 融合模型,并导
1whmt1.tar(1)
- 基于小波域隐马尔可夫树模型的图像分割算法，whmmt- Wavelet domain hidden Markov for image segmentation
mrf_image_segmerment
- 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
Markov-Random-Field-Model
- 主要介绍了MRF在图像分析中的应用，如吉普斯采样、马尔科夫场及基于像素级的MRF分割-Mainly introduces the MRF application in image analysis, such as Gibbs sampling, Marco field and based on the pixel level MRF segmentation
Markov
- 基于马尔科夫随机场，结合Gamma光照模型的图像分割代码-Markov random field image segmentation
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)