Markov Random Field Modeling in Image Analysis

Idioma: inglés

Editorial: Springer London Ltd, GB, 2009

1848002785 / 9781848002784

Serie: Libro 5 de 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

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Markov random field (MRF) theory provides a basis for modeling contextual constraints in visual processing and interpretation. It enables us to develop optimal vision algorithms systematically when used with optimization principles. This book presents a comprehensive study on the use of MRFs for solving computer vision problems. Various vision models are presented in a unified framework, including image restoration and reconstruction, edge and region segmentation, texture, stereo and motion, object matching and recognition, and pose estimation. This third edition includes the most recent advances and has new and expanded sections on topics such as: Bayesian Network; Discriminative Random Fields; Strong Random Fields; Spatial-Temporal Models; Learning MRF for Classification. This book is an excellent reference for researchers working in computer vision, image processing, statistical pattern recognition and applications of MRFs. It is also suitable as a text for advanced courses in these areas.

N° de ref. del artículo LU-9781848002784

Título
Markov Random Field Modeling in Image Analysis
Autor
Stan Z. Li
Editorial
Springer London Ltd, GB
Año de publicación
2009
Estado
New
Encuadernación
Hardback
Idioma
inglés
ISBN 10
1848002785
ISBN 13
9781848002784
Edición
Third Edition 2009.
Serie
Libro 5 de 86: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

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