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J-GLOBAL ID：201402262511528280   Reference number：14A1043270

Introduction to Probabilistic Image Processing Markov Random Field and Belief Propagation

確率的画像処理の手引き -マルコフ確率場モデルと確率伝搬法-

Author (1)： YASUDA MUNEKI (山形大学理工学研究科情報科学専攻)
Material： Medical Imaging Technology (Web)  (Med Imaging Technol (Web))
Volume： 32  Issue： 3  Page： 155-163 (J-STAGE)  Publication year： 2014 
JST Material Number： U0504A  ISSN： 2185-3193  Document type： Article
Article type： 解説  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： methodology ,  image processing ,  stochastic model ,  algorithm ,  *spatial filter ,  *noise elimination ,  *image restoration ,  Bayes estimation ,  statistical estimation ,  back propagation ,  MAP estimation ,  Markov random field ,  probabilistic ,  calculation algorithm ,  *belief propagation algorithm ,  mathematical model
Semi thesaurus term： image restoration ,  *belief propagation

JST classification (2)： Graphic and image processing in general  (JE04010I) ,  Digital filter  (NC04022Z)

Reference (10)：

• [1] Geman S, Geman D: Stochastic relaxation, Gibbs distributions and the Bayesian restoration of images. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intel 6: 721-741, 1984
• [2] Pearl J: Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference (2nd ed.), Morgan Kaufmann, San Francisco, 1988
• [3] Bethe HA: Statistical theory of superlattices. Proc R Soc London Ser A 150: 552-575, 1935
• [4] Yedidia JS, Freeman WT, Weiss Y: Constructing free energy approximations and generalized belief propagation algorithms. IEEE Trans Inf Theory 51: 2282-2312, 2005
• [5] Murphy KP: Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, Cambridge, 2012

Terms in the title (6)： 確率 ,  画像処理 ,  手引き ,  マルコフ確率場 ,  モデル ,  確率伝搬法