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SWImage
- The Swendsen-Wang Cuts algorithm is used to label atomic regions (superpixels) based on their intensity patterns using generative models in a Bayesian framework. The prior is based on areas of connected components, which provides a clean segmentation
Gibbs_demo
- gibbs sampling的例子
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
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
nsct
- Contourlet 变换的平移不变性在奇异性方面导致了伪Gibbs 效应。而NSCT是一种平移不变、多尺度和多分辨率的冗余变换，它对滤波器上采样再进行分析和综合滤波，这种滤波器的设计及重构易于实现，能更好地采集频率且具规律性，在图像去噪中得到了广泛的应用。-Contourlet transform translation invariance in singularity aspects led to the pseudo Gibbs effect. And NSCT is a kind o
LDAPP-0.2
- 关于LDA代码的学习，使用吉布斯抽样进行参数估计-Learning about the LDA code, using gibbs sampling for parameter estimation