PGM學習之七 MRF，馬爾科夫隨機場
阿新 • • 發佈：2019-02-13
前兩種可以看做是影象分析裡的底層處理（low-level processing）-畫素級和畫素級特徵；後兩種可以看做是針對提取特徵的高層處理（high-level processing）。影象復原或者影象平滑可以看做是LP1型問題。S是影象的畫素，L是一個實整形變數。二值影象或者多通道影象的復原可以看做是LP2型問題。與連續復原類似，目標是估計從輸入影象估計真實影象訊號。不同之處在於結果影象的每個畫素的畫素值是離散值並且L也是離散值的集合。Region
segmentation（影象的分割問題）也可以看做是LP2型問題。分割就是將輸入影象分成幾個不同的區域，每個區域內的畫素具有統一或者相似的特性，例如亮度（gray）相近，顏色（color）相近，紋理（texture）相似。每個區域的畫素可以看做是具有相同label。影象的邊緣檢測可以看做是LP2型問題。每一條邊上的畫素周圍都有若干個非邊緣的畫素，根據梯度或者其他度量，可以判斷一個畫素是不是屬於一條邊緣{edge, nonedge}。基於特徵的物體匹配或識別可以看做LP3型問題。每一個s可以看做是影象特徵的索引，影象的特徵可以是點，線段或者區域。問題轉化為從影象特徵到物體模型的對映。姿態估計（Pose
estimation）可以看做是LP4問題，這個不怎麼了解，暫時先不介紹。