Abstract-Markov slumpmässiga fält används i stor utsträckning i modellbaserade metoder för bildsegmentering och, under Bayesian paradigm, implementeras genom Markov kedjan Monte Carlo (MCMC) metoder. I detta papper beskriver vi en klass av sådana modeller (det dubbla Markov randomfältet) för bilder som består av flera texturer, som vi anser vara den naturliga hierarkiska modellen för en sådan uppgift. Vi visar hur flera av de Bayesian tillvägagångssätt i litteraturen kan ses som ändringar av denna modell, som görs för att göra MCMC implementation möjligt. Av en simuleringsstudie dras slutsatser om dessa modifierade modellers prestanda. Index Terms-bayesian statistik, hierarkisk modell, bildsegmentering, Markov slumpmässigt fält, fjärranalys.
En modell för dubbla Markov Random Fields (DMRF) utnyttjas REF för att övervinna denna begränsning.
Double Markov Random Fields and Bayesian Image Segmentation
{'venue': 'ICIP (1)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}