Download or read book Algorithmes parall les pour l analyse d image par champs markoviens written by Étienne Mémin and published by . This book was released on 1992 with total page 74 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book ALGORITHMES ET ARCHITECTURES PARALLELES POUR LES APPROCHES MARKOVIENNES EN ANALYSE D IMAGES written by Étienne Mémin and published by . This book was released on 1993 with total page 205 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LA THEORIE DES CHAMPS DE MARKOV ASSOCIEE A DES APPROCHES BAYESIENNES GLOBALES DE L'ESTIMATION STATISTIQUE ONT PERMIS DE DEFINIR UN CADRE MATHEMATIQUE COHERENT ET EFFICACE DANS NOMBRE DE PROBLEMES D'ANALYSE D'IMAGE TELS QUE LA RESTAURATION D'IMAGE, LA STEREOVISION, L'ANALYSE DU MOUVEMENT... L'INTERET DES CHAMPS MARKOVIENS RESIDE A LA FOIS DANS LE CARACTERE GLOBAL, NON LINEAIRE ET NON CAUSAL DE LA MODELISATION, ET DANS LE CARACTERE LOCAL DES CALCULS QUE LEUR MISE EN UVRE ENTRAINE. LE CARACTERE GLOBAL ET NON CAUSAL DE LA MODELISATION REND CEPENDANT NECESSAIRE L'UTILISATION DE METHODES DE RELAXATION STOCHASTIQUES OU DETERMINISTES QUI CONDUISENT A DES TEMPS DE CALCUL PARTICULIEREMENT IMPORTANTS SUR LES MACHINES SEQUENTIELLES CLASSIQUES. L'OBJET DE CETTE THESE EST D'ETUDIER LES SCHEMAS DE PARALLELISATION POSSIBLES DES APPROCHES MARKOVIENNES EN ANALYSE D'IMAGES, AINSI QUE LEUR MIS EN UVRE SUR DIFFERENTES ARCHITECTURES. DE NOUVEAUX SCHEMAS PARALLELES GENERAUX, PARTICULIEREMENT EFFICACES, S'APPUYANT SUR DES TECHNIQUES ALGORITHMIQUES MULTIRESOLUTIONS, SONT ETUDIES ET EVALUES SUR DES ARCHITECTURES SIMD. L'ETUDE DE LA MISE EN UVRE DES APPROCHES MARKOVIENNES SUR DES ARCHITECTURES SPECIALISEES A D'AUTRE PART CONDUIT A LA SPECIFICATION DES CARACTERISTIQUES GENERALES D'UN PROCESSEUR SPECIALISE POUR LES APPROCHES MARKOVIENNES EN ANALYSE D'IMAGES
Download or read book Algorithmes de segmentation champs markoviens et parall lisme written by CHRISTOPHE.. LABOURDETTE and published by . This book was released on 1992 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE PORTE SUR LA PARALLELISATION D'ALGORITHMES DE SEGMENTATION D'IMAGES, BASEE SUR DES MODELES MARKOVIENS. APRES UN BREF RAPPEL DES TECHNIQUES DE CHAMPS MARKOVIENS, NOUS PRESENTONS LES RESEAUX DE TRANSPUTERS ET PLUS PARTICULIEREMENT LE T-NODE, AINSI QUE SON SYSTEME D'EXPLOITATION DISTRIBUE HELIOS. A L'AIDE DE QUELQUES EXPERIMENTATIONS, NOUS MONTRONS QUE L'ON PEUT PREDIRE LE TEMPS D'EXECUTION DE CERTAINS ALGORITHMES SUR DES MACHINES DU TYPE T-NODE. NOUS PRESENTONS ENSUITE DEUX ALGORITHMES: LE PREMIER EST UNE SEGMENTATION D'IMAGES TEXTUREES, LE SECOND UNE AUGMENTATION D'IMAGES MULTISPECTRALES, CHACUN SUIVI DE SA VERSION PARALLELE IMPLANTE SUR LE T-NODE. LA DERNIERE PARTIE DISCUTE EN DETAIL UN ALGORITHME DE SEGMENTATION D'IMAGES COULEUR, INTRINSEQUEMENT PARALLELE. LES POSSIBILITES DE PARALLELISATION D'UN TEL ALGORITHME SONT DISCUTEES, MAIS NON IMPLANTE POUR DES RAISONS MATERIELLES, LE T-NODE N'ETANT PAS UNE MACHINE ADAPTEE. CET ALGORITHME CONSTRUIT LOCALEMENT, SUR DES IMAGETTES SE CHEVAUCHANT DANS L'IMAGE, DES SEGMENTATIONS QUE L'ON FAIT COOPERER DE MANIERE A OBTENIR UNE SEGMENTATION GLOBALE. LA MISE EN COHERENCE GLOBALE SE FAIT EN TRAITANT UN GRAPHE DE LABELS
Download or read book Champs markoviens et mise en correspondance de contours en imagerie written by ISABELLE.. TROUVE GAUDRON and published by . This book was released on 1992 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE A POUR THEME CENTRAL LA RECONNAISSANCE DE FORMES EN ANALYSE D'IMAGES. ELLE SE COMPOSE DE TROIS PARTIES INDEPENDANTES. UN ALGORITHME DE DETECTION DE CONTOURS MIS AU POINT AVEC OLIVIER CATONI EST PRESENTE EN PREMIERE PARTIE. NOUS CONSTRUISONS PAR LISSAGE ET SEUILLAGE DES IMAGES BINAIRES DONT LES BORDS CONTIENNENT LES POINTS DE CONTOURS. NOUS LES REGULARISONS A L'AIDE D'UN ECHANTILLONNEUR DE GIBBS, CE QUI NOUS DONNE DES CONTOURS LISSES. L'ALGORITHME AGIT A DIFFERENTES ECHELLES, QUE NOUS COMBINONS POUR OBTENIR UN DETECTEUR MULTI-ECHELLES. LE PROBLEME QUE NOUS TRAITONS EN DEUXIEME PARTIE EST DE RECONNAITRE ET DE POSITIONNER SUR UNE IMAGE NUMERIQUE DES OBJETS MANUFACTURES PLANS DONNES. LES OBJETS PRESENTS SUR L'IMAGE SONT LES TRANSFORMES D'OBJETS MODELES PAR UNE SIMILITUDE QUELCONQUE. IL S'AGIT DONC D'ASSOCIER CHAQUE OBJET PRESENT SUR L'IMAGE AVEC LE BON MODELE ET D'ESTIMER CETTE SIMILITUDE. CHAQUE OBJET EST REPRESENTE PAR UN GRAPHE VALUE. TOUTE CORRESPONDANCE GEOMETRIQUE ENTRE DEUX OBJETS EST TRADUITE EN UNE CORRESPONDANCE ENTRE GRAPHES QUI DOIT SATISFAIRE CERTAINES CONTRAINTES LOCALES. NOUS NOUS PLACONS DANS UN CONTEXTE MARKOVIEN POUR DETERMINER UN APPARIEMENT DE GRAPHES SATISFAISANT AU MIEUX CES CONTRAINTES. LA TROISIEME PARTIE PRESENTE UNE ETUDE EFFECTUEE AVEC ALAIN TROUVE SUR LA PARALLELISATION DU RECUIT SIMULE POUR DES ENERGIES DU TYPE VERRE DE SPIN. CHAQUE SPIN EST RELIE A UN PROCESSEUR. A CHAQUE ETAPE, CHAQUE PROCESSEUR EST ACTIVE AVEC UNE PROBABILITE P ET TOUS LES PROCESSEURS ACTIFS RENOUVELLENT LA VALEUR DE LEURS SPINS SIMULTANEMENT. NOUS MONTRONS QUE SI TOUS LES PROCESSEURS SOT ACTIFS IL N'Y A PAS CONVERGENCE VERS LES MINIMA GLOBAUX DE L'ENERGIE; DES QUE P EST STRICTEMENT INFERIEURE A 1, IL SEMBLE Y AVOIR CONVERGENCE VERS DES CONFIGURATIONS D'ENERGIE PROCHE DE L'ENERGIE MINIMALE. NOUS CALCULONS ENFIN UN GAIN DE TEMPS EFFECTIF DU RECUIT PARTIELLEMENT PARALLELE PAR RAPPORT AU RECUIT SEQUENTIEL
Download or read book CHAMPS MARKOVIENS ET ANALYSE MULTIRESOLUTION DE L IMAGE written by Patrick Pérez and published by . This book was released on 1993 with total page 238 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'INTRODUCTION D'UNE MODELISATION STATISTIQUE PAR CHAMPS DE MARKOV A RECEMMENT PERMIS DES AVANCEES IMPORTANTES DANS NOMBRE DE PROBLEMES CLASSIQUES EN ANALYSE D'IMAGES. CES MODELES SONT GENERALEMENT ASSOCIES A DES ALGORITHMES D'OPTIMISATION GLOBALE PAR RELAXATION QUI RESTENT COUTEUX EN TEMPS DE CALCUL DANS CERTAINS APPLICATIONS. OR LES TECHNIQUES MULTIGRILLES, PAR AILLEURS CLASSIQUES EN ANALYSE NUMERIQUE, PEUVENT CONDUIRE A DES GAINS IMPORTANTS SUR CE POINT. POUR L'HEURE IL N'EXISTE CEPENDANT PAS REELLEMENT DE SUPPORT THEORIQUE PERMETTANT D'ASSOCIER DE FACON SIMPLE ET EFFICACE STRATEGIE MULTIGRILLE ET MODELISATION MARKOVIENNE. C'EST CE PROBLEME QUI EST ICI ABORDE. UN CERTAIN NOMBRE DE QUESTIONS SOULEVEES PAR LA MISE EN PLACE DE MODELES MARKOVIENS MULTIRESOLUTIONS EN ANALYSE D'IMAGES QUELLE EST LA NATURE DU CHAMP OBTENU PAR DECIMATION OU TRANSFORMATION STOCHASTIQUE D'UN CHAMP MARKOVIEN? QUELLES SONT LES PROPRIETES STATISTIQUES D'UN MODELE MULTIRESOLUTION GLOBAL A UN NIVEAU DE RESOLUTION DONNE? PAR EXEMPLE POUVANT S'EXPRIMER EN TERMES DE RESTRICTION D'UN CHAMP MARKOVIEN A UNE PARTIE DE SON SUPPORT INITIAL, NOUS AVONS, DANS UNE PREMIERE PARTIE ETUDIE CE PROBLEME THEORIQUE DANS UN CONTEXTE TRES GENERAL: CELUI DE CHAMPS MARKOVIENS DISCRETS OU CONTINUS INDEXES PAR LES SITES DE GRAPHES FINIS SIMPLES NON ORIENTES. DEUX RESULTATS PRINCIPAUX SONT ETABLIS: LE PREMIER DONNE DES CONDITIONS SUFFISANTES POUR QUE LE CHAMP RESTREINT SOIT MARKOVIEN ET LE SECOND ETABLIT UNE HYPOTHESE SOUS LAQUELLE LES PRECEDENTES CONDITIONS DEVIENNENT NECESSAIRES. DIVERSES CONSEQUENCES ET APPLICATIONS DE CES RESULTATS SONT ENSUITE EXPOSEES. NOUS PROPOSONS DANS LA DEUXIEME PARTIE UNE APPROCHE MULTIECHELLE DE LA MODELISATION MARKOVIENNE REPOSANT SUR L'EXPLORATION DE SOUS-ENSEMBLES CONTRAINTS EMBOITES DE CONFIGURATIONS. MATHEMATIQUEMENT COHERENTE ET FACILEMENT IMPLANTABLE, ELLE A ETE VALIDEE SUR TROIS EXEMPLES D'ANALYSE DU MOUVEMENT DANS UNE SEQUENCE D'IMAGES: LA DETECTION DU MOUVEMENT, LA SEGMENTATION EN ZONES HOMOGENES DE MOUVEMENT ET LA MESURE DU MOUVEMENT. CELA A PERMIS DE METTRE EN EVIDENCE LES APPORTS DE L'APPROCHE: ACCELERATION DE LA CONVERGENCE ET AMELIORATION DE L'ESTIMEE PAR RAPPORT AUX TECHNIQUES MARKOVIENNES MULTIRESOLUTIONS CLASSIQUES
Download or read book Statistical and Stochastic Methods for Image Processing written by and published by . This book was released on 1996 with total page 304 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Champs markoviens multi chelles written by JIAPING.. WANG and published by . This book was released on 1994 with total page 161 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE EST COMPOSEE DE DEUX PARTIES INDEPENDANTES. LA PREMIERE PARTIE PORTE SUR LA REPRESENTATION DE TEXTURES ET LA SEGMENTATION D'IMAGES TEXTUREES. NOUS UTILISONS LES MODELISATIONS GAUSSIENNES ET LES FILTRES DE GABOR POUR CARACTERISER LES TEXTURES. PAR NOTRE ANALYSE, ON VOIT QUE, D'UN POINT DE VUE STOCHASTIQUE, LA CARACTERISATION PAR FILTRES DE GABOR ET CELLE PAR LES MODELISATIONS GAUSSIENNES SONT COMPARABLES DANS LE SENS DE CHAMPS ALEATOIRES, BIEN QUE LEURS MOTIVATIONS SOIENT TRES DIFFERENTES. NOUS PRESENTONS UNE METHODE DE SEGMENTATION D'IMAGES TEXTUREES NON-SUPERVISEE MULTI-ECHELLE, EN UTILISANT LES PARTITIONS PAR REGIONS CONNEXES. NOUS UTILISONS LES METHODES DE CHAMPS MARKOVIENS POUR SEGMENTER LES IMAGES, QUI PAR RELAXATION, TENDENT A REGROUPER LES POINTS AYANT DES CARACTERISTIQUES DE TEXTURES PROCHES. NOTRE METHODE LIMITE PROGRESSIVEMENT LE DOMAINE D'EXPLORATION DES SEGMENTATIONS DANS LA PROGRESSION NATURELLE DE L'ALGORITHME MULTI-ECHELLE. LA DEUXIEME PARTIE DE CETTE THESE PORTE SUR LA FUSION D'UNE SERIE D'IMAGES (RAYONS X) OBTENUES A PARTIR DE FILMS DISTINCTS DANS LE BUT DE RESTAURER L'IMAGE 2D D'UN OBJET. CECI NECESSITE L'ESTIMATION DE LA FONCTION DE TRANSFERT PERMETTANT DE PASSER D'UN FILM A UN AUTRE. CETTE TACHE EST RENDUE DIFFICILE PAR LA PRESENCE DE NON-HOMOGENEITE SPATIALE. NOUS PROPOSONS UNE METHODE POUR ESTIMER LA FONCTION DE TRANSFERT ENTRE DEUX FILMS DE SENSIBILITES DIFFERENTES ET NON-HOMOGENES. ON CONSIDERE QUE L'IMAGE DE L'OBJET EST UNE REALISATION D'UN CHAMP MARKOVIEN DONT L'ENERGIE A PRIORI EST CONSTRUITE SUR LE FAIT QUE L'IMAGE VERIFIE CERTAINES CONTRAINTES DE REGULARISATION. LA RESTAURATION SE FAIT ALORS PAR MAXIMISATION DE LA VRAISEMBLANCE
Download or read book Une approche multi chelle l analyse d image par champs markoviens written by Patrick Perez and published by . This book was released on 1991 with total page 31 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Spatial Statistics and Modeling written by Carlo Gaetan and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2009-11-10 with total page 308 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Spatial statistics are useful in subjects as diverse as climatology, ecology, economics, environmental and earth sciences, epidemiology, image analysis and more. This book covers the best-known spatial models for three types of spatial data: geostatistical data (stationarity, intrinsic models, variograms, spatial regression and space-time models), areal data (Gibbs-Markov fields and spatial auto-regression) and point pattern data (Poisson, Cox, Gibbs and Markov point processes). The level is relatively advanced, and the presentation concise but complete. The most important statistical methods and their asymptotic properties are described, including estimation in geostatistics, autocorrelation and second-order statistics, maximum likelihood methods, approximate inference using the pseudo-likelihood or Monte-Carlo simulations, statistics for point processes and Bayesian hierarchical models. A chapter is devoted to Markov Chain Monte Carlo simulation (Gibbs sampler, Metropolis-Hastings algorithms and exact simulation). A large number of real examples are studied with R, and each chapter ends with a set of theoretical and applied exercises. While a foundation in probability and mathematical statistics is assumed, three appendices introduce some necessary background. The book is accessible to senior undergraduate students with a solid math background and Ph.D. students in statistics. Furthermore, experienced statisticians and researchers in the above-mentioned fields will find the book valuable as a mathematically sound reference. This book is the English translation of Modélisation et Statistique Spatiales published by Springer in the series Mathématiques & Applications, a series established by Société de Mathématiques Appliquées et Industrielles (SMAI).
Download or read book Champs markoviens et analyse multir solution de l image written by Patrick Pérez-Sécheret and published by . This book was released on 1993 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Une approche multi chelle l analyse d images par champs markoviens written by Patrick Pérez and published by . This book was released on 1991 with total page 32 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: In this paper we present a new class of globally consistent multiscale MRF models. The models we consider here are both mathematically consistent and computationally tractable and are related to a multiscale exploration of the set of solutions. We detail the application of these new models to two basic issues in motion analysis from an image sequence: motion detection and 2D-motion estimation. We show advantages of the new approach: it allows relaxaton schemes to converge faster than those associated with classical multiresolution models, and toward better estimates (i.e. estimates of lower energy)."
Download or read book Champs markoviens et m thodes variationnelles appliqu s des t ches de vision bas niveau written by FRANCOIS.. COLDEFY and published by . This book was released on 1993 with total page 184 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS BIEN DES SITUATIONS, LE TRAITEMENT D'IMAGES SE RAMENE A LA TRADUCTION D'UN PROBLEME DONNE SOUS LA FORME D'UNE MINIMISATION D'ENERGIE. LA PRINCIPALE DIFFICULTE REPOSE ALORS SUR LA QUALITE DE CETTE TRADUCTION, C'EST-A-DIRE SUR LA CONSTRUCTION D'UNE ENERGIE DONT LE MINIMUM REPRESENTE L'INFORMATION QU'ON SOUHAITE EXTRAIRE OU RECONSTRUIRE. CETTE THESE PRESENTE DEUX APPROCHES DIFFERENTES DE CE PROBLEME SUIVANT QU'ON SE PLACE DANS LE CADRE PROBABILISTE DES CHAMPS MARKOVIENS OU CELUI DETERMINISTE DU CALCUL VARIATIONNEL. LA PREMIERE PARTIE A POUR TRAIT LA DETECTION DE LIGNES DE FOND DE VALLEES SUR UN COUPLE D'IMAGES BRUITEES ET DEGRADEES PAR UN FORT GRADIENT DE LUMINOSITE. LES LIGNES DE FOND DE VALLEES SONT REPRESENTEES PAR LEUR VERSION DISCRETE ET MODELISEES PAR UN CHAMP MARKOVIEN. L'APPROCHE DE BAYES-MARKOV CONDUIT A MINIMISER UNE ENERGIE COMPOSEE DE DEUX TERMES. LE PREMIER REPRESENTE LE MODELE A PRIORI SUR LES COURBES DISCRETES ET INTEGRE LES CONTRAINTES DE REGULARITE (FAIBLE COURBURE) ET DE LONGUEUR. LE SECOND SE DEDUIT DU MODELE DE BRUIT ET EST CONTROLE PAR UN PARAMETRE DEFINISSANT LE RAPPORT SIGNAL A BRUIT MINIMAL A PARTIR DUQUEL UNE DETECTION EST EFFECTUEE SUR LE COUPLE D'IMAGES RECALEES. CETTE ENERGIE EST MINIMISEE PAR UN ALGORITHME STOCHASTIQUE DE TYPE MPM. LA SECONDE PARTIE CONCERNE LA RECONSTRUCTION AUTOMATIQUE DE LA SILHOUETTE D'UN OBJET PLACE SUR UN FOND HOMOGENE BRUITE. LE CADRE RETENU EST CELUI DES SNAKES, METHODE ISSUE DU CALCUL VARIATIONNEL. LE CONTOUR EST OBTENU PAR MINIMISATION D'UNE ENERGIE AU MOYEN D'UN ALGORITHME DETERMINISTE DU GRADIENT UTILISANT PLUSIEURS NIVEAUX DE RESOLUTION. ENFIN, CE TRAVAIL PRESENTE EGALEMENT UNE ETUDE SUR LE MODELE D'ECLAIREMENT LAMBERTIEN. ON PROPOSE UNE APPROCHE SEMI-LOCALE D'ESTIMATION DE LA REFLECTANCE ET DE L'ORIENTATION LOCALE DES OBJETS LORSQUE LA DIRECTION DE LA LUMIERE INCIDENTE EST INCONNUE
Download or read book SEGMENTATION NON SUPERVISEE D IMAGES TEXTUREES PAR CHAMPS DE MARKOV written by MUSTAPHA.. DERRAS and published by . This book was released on 1993 with total page 169 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LE TRAVAIL EXPOSE DANS CE MEMOIRE VISE LA DEMONSTRATION DE LA FAISABILITE D'UN SYSTEME DE GUIDAGE PAR TRAITEMENT D'IMAGES AFIN D'ASSURER L'ASSERVISSEMENT D'UN ENGIN D'ENTRETIEN DES ESPACES NATURELS ET, DE FACON PLUS GENERALE, DE MACHINES AGRICOLES, SUR UNE LIMITE DE FAUCHE. LA PREMIERE ETAPE DE NOTRE TRAVAIL EST CONSACREE A UNE ETUDE REALISEE SUR LE TERRAIN QUI NOUS PERMET DE CARACTERISER LE MILIEU DANS LEQUEL NOUS EVOLUONS. LES CONCLUSIONS DECOULANT DE LA MISE EN UVRE D'UNE PREMIERE METHODE DE TRAITEMENT D'IMAGES NOUS CONDUISENT A L'UTILISATION DE TECHNIQUES PLUS SOPHISTIQUEES. NOUS RECONSIDERONS ALORS UNE PERCEPTION DE L'IMAGE EN NOUS INTERESSANT A LA TEXTURE AFIN D'OBTENIR UNE DECOUPE DE L'IMAGE EN REGIONS HOMOGENES. NOUS CHERCHONS ENSUITE UN OUTIL ADAPTE A LA SEGMENTATION NON SUPERVISEE DES SCENES DE FAUCHE. POUR CELA, NOUS OPTONS POUR L'UTILISATION DES CHAMPS DE MARKOV ET, PLUS SPECIALEMENT, DE L'ALGORITHME ICM (ITERATED CONDITIONAL MODE). LA MISE EN UVRE DE CETTE APPROCHE DONNANT SATISFACTION, LA DECOUPE DE L'IMAGE AINSI OBTENUE EST ENSUITE CONFIEE A UNE ETAPE D'ANALYSE DONT LE BUT CONSISTE A DETERMINER LA POSITION DE LA LIMITE DE FAUCHE DANS L'IMAGE. L'IMPERATIF DU PROJET ETANT DE TESTER LE PROCESSUS EN CONDITIONS REELLES SUR LA MACHINE, NOUS ABOUTISSONS A LA REALISATION D'UNE MACHINE PARALLELE CAPABLE D'ACCUEILLIR NOTRE ALGORITHME. LA DEMARCHE GENERALE QUE NOUS AVONS ADOPTEE A CONDUIT A DES TESTS REELS SUR LE TERRAIN DE L'ENSEMBLE DU PROCESSUS. DEMONTRER LA POSSIBILITE DE REALISATION D'UN TEL SYSTEME DE VISION NOUS PERMET DE PRENDRE PIED DANS UN SECTEUR D'ACTIVITES REGROUPANT TOUTES LES DIFFICULTES QUE PEUVENT RENCONTRER AUSSI BIEN LA ROBOTIQUE MOBILE QUE LA VISIONIQUE
Download or read book Markov Random Fields in Image Segmentation written by Zoltan Kato and published by Now Pub. This book was released on 2012-09 with total page 168 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Markov Random Fields in Image Segmentation provides an introduction to the fundamentals of Markovian modeling in image segmentation as well as a brief overview of recent advances in the field. Segmentation is formulated within an image labeling framework, where the problem is reduced to assigning labels to pixels. In a probabilistic approach, label dependencies are modeled by Markov random fields (MRF) and an optimal labeling is determined by Bayesian estimation, in particular maximum a posteriori (MAP) estimation. The main advantage of MRF models is that prior information can be imposed locally through clique potentials. MRF models usually yield a non-convex energy function. The minimization of this function is crucial in order to find the most likely segmentation according to the MRF model. Classical optimization algorithms including simulated annealing and deterministic relaxation are treated along with more recent graph cut-based algorithms. The primary goal of this monograph is to demonstrate the basic steps to construct an easily applicable MRF segmentation model and further develop its multi-scale and hierarchical implementations as well as their combination in a multilayer model. Representative examples from remote sensing and biological imaging are analyzed in full detail to illustrate the applicability of these MRF models. Furthermore, a sample implementation of the most important segmentation algorithms is available as supplementary software. Markov Random Fields in Image Segmentation is an invaluable resource for every student, engineer, or researcher dealing with Markovian modeling for image segmentation.
Download or read book Government Reports Annual Index written by and published by . This book was released on 1991 with total page 1192 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Computational Topology written by Herbert Edelsbrunner and published by American Mathematical Society. This book was released on 2022-01-31 with total page 241 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Combining concepts from topology and algorithms, this book delivers what its title promises: an introduction to the field of computational topology. Starting with motivating problems in both mathematics and computer science and building up from classic topics in geometric and algebraic topology, the third part of the text advances to persistent homology. This point of view is critically important in turning a mostly theoretical field of mathematics into one that is relevant to a multitude of disciplines in the sciences and engineering. The main approach is the discovery of topology through algorithms. The book is ideal for teaching a graduate or advanced undergraduate course in computational topology, as it develops all the background of both the mathematical and algorithmic aspects of the subject from first principles. Thus the text could serve equally well in a course taught in a mathematics department or computer science department.
Download or read book The R Book written by Michael J. Crawley and published by John Wiley & Sons. This book was released on 2007-06-13 with total page 953 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The high-level language of R is recognized as one of the mostpowerful and flexible statistical software environments, and israpidly becoming the standard setting for quantitative analysis,statistics and graphics. R provides free access to unrivalledcoverage and cutting-edge applications, enabling the user to applynumerous statistical methods ranging from simple regression to timeseries or multivariate analysis. Building on the success of the author’s bestsellingStatistics: An Introduction using R, The R Book ispacked with worked examples, providing an all inclusive guide to R,ideal for novice and more accomplished users alike. The bookassumes no background in statistics or computing and introduces theadvantages of the R environment, detailing its applications in awide range of disciplines. Provides the first comprehensive reference manual for the Rlanguage, including practical guidance and full coverage of thegraphics facilities. Introduces all the statistical models covered by R, beginningwith simple classical tests such as chi-square and t-test. Proceeds to examine more advance methods, from regression andanalysis of variance, through to generalized linear models,generalized mixed models, time series, spatial statistics,multivariate statistics and much more. The R Book is aimed at undergraduates, postgraduates andprofessionals in science, engineering and medicine. It is alsoideal for students and professionals in statistics, economics,geography and the social sciences.
