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J-GLOBAL ID：200902194776212335   整理番号：00A0089130

MRFに基づく画像領域分割のための事後確率の平均場分解 教師なしマルチスペクトルテクスチャ画像領域分割

Mean Field Decomposition of A Posteriori Probability for MRF-Based Image Segmentation. Unsupervised Multispectral Textured Image Segmentation.

著者 (5件)： NODA H (Kyushu Inst. Technol., Kitakyushu-shi, JPN) ,  SHIRAZI M N (Osaka Inst. Technol., Hirakata-shi, JPN) ,  ZHANG B (Communications Res. Lab., Ministry of Posts and Telecommunications of Japan, Kobe-shi, JPN) ,  TAKAO N (Kyushu Inst. Technol., Kitakyushu-shi, JPN) ,  KAWAGUCHI E (Kyushu Inst. Technol., Kitakyushu-shi, JPN)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： E82-D  号： 12  ページ： 1605-1611  発行年： 1999年12月25日 
JST資料番号： L1371A  ISSN： 0916-8532  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像領域分割は画像処理における最も基礎的な技術の一つである。...

シソーラス用語： Markov過程 ,...
準シソーラス用語： Markov確率場

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分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (9件)：

• WON, C. S. Unsupervised segmentation of noisy and textured images using Markov random fields. CVGIP: Graphical Models & Image Process. 1992, 54, 4, 308-328
• ZHANG, J. The mean field theory in EM procedures for Markov random fields. IEEE Trans. Signal Process. 1992, 40, 10, 2570-2583
• ZHANG, J. Maximumlikelihood parameter estimation for unsupervised stochastic model-based image segmentation. IEEE Trans. Image Processing. 1994, 3, 4, 404-420
• NODA, H. Data-driven segmentation of textured images using hierarchical Markov random fields. IEICE Trans. 1994, J77-D-II, 5, 922-930
• DEMPSTER, A. P. Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm. J. Roy. Stat. Soc. 1977, 39, 1, 1-38

タイトルに関連する用語 (8件)： MRF ,  領域分割 ,  事後確率 ,  平均場 ,  分解 ,  教師 ,  マルチスペクトル ,  テクスチャ画像