I detta papper presenterar vi en ny lokal Markov slumpmässig fält (MRF) metod baserad på superpixlar för region segmentering. Tidiga synproblem kan formuleras som pixelmärkning med hjälp av MRF. Men den lokala interaktionen i MRF är begränsad till jämförelse av pixeletiketter. Vi föreslår en ny lokal superpixel Markov randomfältsmodell (SMRF) för att integrera lokal datainteraktion i oövervakad parameterinlärning. Fördelarna med den nya modellen inkluderar beräkningseffektivitet genom att använda superpixelstruktur och dess förmåga att integrera lokal kunskap i inlärningsprocessen. Kvantitativ utvärdering och visuella effekter visar att den nya modellen inte bara uppnår bättre segmenteringsnoggrannhet utan också lägre beräkningskostnad än den baslinjepixelbaserade modellen.
I Ref föreslogs en MRF-modell som införlivade lokal datainteraktion i oövervakad parameterinlärning.
A new localized superpixel Markov random field for image segmentation
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Multimedia and Expo', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Multimedia and Expo', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}