Abstract-This paper presenterar en ny stokastisk markerad punkt process för att beskriva bilder i termer av ett ändligt bibliotek av geometriska objekt. Bildanalys baserad på konventionella markerade punktprocesser har redan gett övertygande resultat men på bekostnad av parameterinställning, beräkningstid och modellspecifikitet. Vår mer allmänna multimarkerade punktprocess har enklare parameterinställning, ger i synnerhet kortare datortider, och kan tillämpas på en mängd olika applikationer. Både linjära och areala primitiver som extraheras från ett bibliotek av geometriska objekt matchas till en given bild med hjälp av en probabilistisk Gibbs-modell, och en Jump-Diffusion process utförs för att söka efter den optimala objektkonfigurationen. Experiment med fjärrförnimmade bilder och naturliga texturer visar att det föreslagna tillvägagångssättet har god potential. Vi avslutar med en diskussion om införandet av mer komplexa objektinteraktioner i modellen genom att studera kompromissen mellan modellkomplexitet och effektivitet.
REF föreslår en mer allmän MPP kallad multi-marked punkt process, som kan tillämpas på ett stort antal tillämpningar utan att ändra den underliggande modellen.
Geometric Feature Extraction by a Multimarked Point Process
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}