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suntree4152

铁虫 (正式写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
更贴近现实图像的假设是把图像的像素值看作是一个二维的markov random fields.
21楼2015-07-06 12:50:36
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cleiyang

新虫 (小有名气)

引用回帖:
21楼: Originally posted by suntree4152 at 2015-07-06 12:50:36
更贴近现实图像的假设是把图像的像素值看作是一个二维的markov random fields.

感谢您的回复,请问有没有相关文献说明这个问题?马尔科夫随机场和高斯分布之间有什么关系没有呢?
22楼2015-07-06 13:07:31
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cleiyang

新虫 (小有名气)

引用回帖:
15楼: Originally posted by zhxh1997 at 2015-07-05 20:48:58
其实这个问题你可以这样想: 亮度分布是高斯分布吗?
如果我对你的理解没有偏差的话,我认为求不同颜色的均值几乎是没有什么意义。不同颜色的均值意味着求色相的均值。红色与蓝色的均值是什么呢?是色相环上的中间 ...

嗯,这个问题我是想到了的,可以从多元高斯的角度考虑,不同颜色的均值好像是没有太大意义的。前面有坛友提到混合高斯分布,我感觉比较接近,而且好多显著性算法、识别算法都提到了用混合高斯建模,但是总是感觉是这样的可是为什么说不出来,没有理论依据,没有文献支持,不好写论文啊
23楼2015-07-06 13:13:31
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suntree4152

铁虫 (正式写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
引用回帖:
22楼: Originally posted by cleiyang at 2015-07-06 13:07:31
感谢您的回复,请问有没有相关文献说明这个问题?马尔科夫随机场和高斯分布之间有什么关系没有呢?...

笼统的把自然图像描述成一个高斯随机场(也就是说图像里的每个像素满足独立,高斯同分布)是不太恰当的,举个例子,令x为2维图像的一个像素位置, Nx为x对应的一个8领域, 那么Nx的像素的值应该与x的像素值相关,而不是互相独立,MRF的描述是prob(f(x) | f(Im\x)) = prob(f(x) | f(Nx)), 其中f(.)表示.位置的像素值, Im\x表示整个图像除了x以外的所有像素位置。 Blake等2011出版了一本关于MRF的书,剑桥大学出版社,在网上可下载,你可以看看。
24楼2015-07-06 15:12:08
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cleiyang

新虫 (小有名气)

引用回帖:
24楼: Originally posted by suntree4152 at 2015-07-06 15:12:08
笼统的把自然图像描述成一个高斯随机场(也就是说图像里的每个像素满足独立,高斯同分布)是不太恰当的,举个例子,令x为2维图像的一个像素位置, Nx为x对应的一个8领域, 那么Nx的像素的值应该与x的像素值相关,而 ...

非常感谢!非常感谢!
25楼2015-07-06 15:35:05
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