Abstruct-Många metoder för Bayesian image segmentation har använt maximalt en posteriori (MAP) uppskattning i samband med Markov slumpmässiga fält (MRF). Även om detta tillvägagångssätt fungerar bra, har det ett antal nackdelar. I synnerhet kan exakta MAP-uppskattningar inte beräknas, ungefärliga MAP-uppskattningar är beräkningsmässigt dyra att beräkna, och det är svårt att göra en oövervakad parameteruppskattning av MRF. I detta dokument föreslår vi en ny strategi för Bayesian image segmentation som direkt tar itu med dessa problem. Den nya metoden ersätter MRF-modellen med ett nytt multiscale random field (MSRF) och ersätter MAP-skattaren med en sekventiell MAP-skattning (SMAP) som härleds från ett nytt skattningskriterium. Tillsammans resulterar den föreslagna estimatorn och modellen i en segmenteringsalgoritm som inte är iterativ och som kan beräknas i tidsproportionellt förhållande till MN där M är antalet klasser och AV är antalet pixlar. Vi utvecklar också en beräkningseffektiv metod för oövervakad uppskattning av modellparametrar. Simuleringar på syntetiska bilder indikerar att den nya algoritmen presterar bättre och kräver mycket mindre beräkning än MAP uppskattning med simulerad glödgning. Algoritmen har också visat sig förbättra klassificeringsnoggrannheten när den tillämpas på segmenteringen av flerspektrala fjärravkännade bilder med marksanningsdata.
Dessa modeller är i anda liknar Multiscale Random Field-modellen i REF.
A multiscale random field model for bayesian image segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}