Titre original :
Markov Random Fields in Image Segmentation
Contenu du livre :
Markov Random Fields in Image Segmentation (Champs aléatoires de Markov dans la segmentation d'images) fournit une introduction aux principes fondamentaux de la modélisation markovienne dans la segmentation d'images, ainsi qu'un bref aperçu des avancées récentes dans ce domaine. La segmentation est formulée dans un cadre d'étiquetage d'images, où le problème est réduit à l'attribution d'étiquettes aux pixels.
Dans une approche probabiliste, les dépendances des étiquettes sont modélisées par des champs aléatoires de Markov (MRF) et un étiquetage optimal est déterminé par une estimation bayésienne, en particulier l'estimation du maximum a posteriori (MAP). Le principal avantage des modèles MRF est que l'information préalable peut être imposée localement par le biais de potentiels de cliques. Les modèles MRF produisent généralement une fonction d'énergie non convexe.
La minimisation de cette fonction est cruciale pour trouver la segmentation la plus probable selon le modèle MRF. Les algorithmes d'optimisation classiques, y compris le recuit simulé et la relaxation déterministe, sont traités ainsi que des algorithmes plus récents basés sur les coupes de graphes.
L'objectif principal de cette monographie est de démontrer les étapes de base pour construire un modèle de segmentation MRF facilement applicable et de développer ses implémentations multi-échelles et hiérarchiques ainsi que leur combinaison dans un modèle multicouche. Des exemples représentatifs de la télédétection et de l'imagerie biologique sont analysés en détail pour illustrer l'applicabilité de ces modèles MRF.
En outre, un exemple d'implémentation des algorithmes de segmentation les plus importants est disponible en tant que logiciel supplémentaire. Markov Random Fields in Image Segmentation est une ressource inestimable pour tout étudiant, ingénieur ou chercheur qui s'intéresse à la modélisation markovienne pour la segmentation d'images.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781601985880 |
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| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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