Markov random field modeling in image analysis

نظریه میدان تصادفی مارکوف (MRF) مبنایی برای مدل‌سازی محدودیت‌های زمینه‌ای در پردازش و تفسیر بصری فراهم می‌کند. این امکان توسعه سیستماتیک الگوریتم‌های بینایی بهینه را در صورت استفاده با اصول بهینه‌سازی فراهم می‌کند.

این ویرایش سوم مفصل و کاملاً بهبود یافته یک مطالعه / مرجع جامع به نظریه‌ها، روش‌شناسی‌ها و پیشرفت‌های اخیر در حل ارائه می‌کند. مشکلات بینایی کامپیوتر بر اساس MRF ها، آمار و بهینه سازی. مشکلات مختلف در دید محاسباتی سطح پایین و بالا را به روشی سیستماتیک و یکپارچه در چارچوب MAP-MRF درمان می کند. از جمله مسائل اصلی تحت پوشش عبارتند از: نحوه استفاده از MRF برای رمزگذاری محدودیت های متنی که برای درک تصویر ضروری هستند. چگونه تابع هدف را برای حل بهینه یک مسئله استخراج کنیم. و نحوه طراحی الگوریتم‌های محاسباتی برای یافتن راه‌حل بهینه.

پیگیری آسان و منسجم، نسخه اصلاح‌شده در دسترس است، شامل جدیدترین پیشرفت‌ها، و دارای جدید و بخش های گسترش یافته در مورد موضوعاتی مانند: فیلدهای تصادفی شرطی. فیلدهای تصادفی متمایز. مجموع تنوع (تلویزیون) مدل; مدل های مکانی-زمانی; MRF و شبکه بیزی (مدل های گرافیکی)؛ ترویج باور؛ برش نمودار; و تشخیص و تشخیص چهره.

ویژگی ها:

• تمرکز بر اعمال فیلدهای تصادفی مارکوف برای مشکلات بینایی کامپیوتر، مانند بازیابی تصویر و تشخیص لبه در دامنه سطح پایین، و تطبیق و تشخیص اشیا در سطح بالا. -سطح دامنه

• خوانندگان را با مفاهیم پایه، مدل های مهم و کلاس های خاص مختلف MRF در شبکه تصویر معمولی، و MRF ها بر روی نمودارهای رابطه ای مشتق شده از تصاویر به خوانندگان معرفی می کند

• ارائه انواع مختلف مدل‌های بینایی در یک چارچوب یکپارچه، از جمله بازسازی و بازسازی تصویر، بخش‌بندی لبه و ناحیه، بافت، استریو و حرکت، تطبیق و تشخیص اشیا، و تخمین پوز

• از مثال‌های مختلفی برای توضیح نحوه تبدیل استفاده می‌کند. یک مشکل دید خاص که شامل عدم قطعیت ها و محدودیت ها در اساساً یک مسئله بهینه سازی تحت تنظیمات MRF است

• ناپیوستگی ها را مطالعه می کند، موضوع مهمی در کاربرد MRF ها در تجزیه و تحلیل تصویر

• مشکلات را بررسی می کند. تخمین پارامتر مدل و بهینه سازی تابع در زمینه تجزیه و تحلیل بافت و تشخیص شی

• شامل فهرست گسترده ای از مراجع است

این گسترده و جامع حجم مرجع عالی برای محققانی است که در بینایی کامپیوتر، پردازش تصویر، تشخیص الگوی آماری و کاربردهای MRF کار می کنند. همچنین به عنوان متنی برای دوره های پیشرفته مرتبط با این حوزه ها مناسب است.

Markov random field (MRF) theory provides a basis for modeling contextual constraints in visual processing and interpretation. It enables systematic development of optimal vision algorithms when used with optimization principles.

This detailed and thoroughly enhanced third edition presents a comprehensive study / reference to theories, methodologies and recent developments in solving computer vision problems based on MRFs, statistics and optimization. It treats various problems in low- and high-level computational vision in a systematic and unified way within the MAP-MRF framework. Among the main issues covered are: how to use MRFs to encode contextual constraints that are indispensable to image understanding; how to derive the objective function for the optimal solution to a problem; and how to design computational algorithms for finding an optimal solution.

Easy-to-follow and coherent, the revised edition is accessible, includes the most recent advances, and has new and expanded sections on such topics as: Conditional Random Fields; Discriminative Random Fields; Total Variation (TV) Models; Spatio-temporal Models; MRF and Bayesian Network (Graphical Models); Belief Propagation; Graph Cuts; and Face Detection and Recognition.

Features:

• Focuses on applying Markov random fields to computer vision problems, such as image restoration and edge detection in the low-level domain, and object matching and recognition in the high-level domain

• Introduces readers to the basic concepts, important models and various special classes of MRFs on the regular image lattice, and MRFs on relational graphs derived from images

• Presents various vision models in a unified framework, including image restoration and reconstruction, edge and region segmentation, texture, stereo and motion, object matching and recognition, and pose estimation

• Uses a variety of examples to illustrate how to convert a specific vision problem involving uncertainties and constraints into essentially an optimization problem under the MRF setting

• Studies discontinuities, an important issue in the application of MRFs to image analysis

• Examines the problems of model parameter estimation and function optimization in the context of texture analysis and object recognition

• Includes an extensive list of references

This broad-ranging and comprehensive volume 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 relating to these areas.