【摘 要】
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该文主要的研究内容包括;通过分析视觉计算的理论成果,提出了一个新在视觉理论下的对现有的图象分割方法的分类框架,引入了数据驱动与模型驱动的分类概念.我们总结出在能量函
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该文主要的研究内容包括;通过分析视觉计算的理论成果,提出了一个新在视觉理论下的对现有的图象分割方法的分类框架,引入了数据驱动与模型驱动的分类概念.我们总结出在能量函数优化的统一框架下,正则化理论与基于bayse的统计推断方法是异曲同工的,但统计推断方法在描述不确定性上更具普遍性,正则化理论可以看作统计推断理论的特例.讨论了MRF-MAP框架下图象分割的模型;引入了统计物理学的最大熵的方法,推导出了Gibbs的联合概率分布的必然性,更进一步验证了视觉算法在能量优化上的统一性,使这个理论更为完善.提出用多分辨率表示来解决MRF-MAP分割的困难的思路.在多分辨率MRF-MAP下深入讨论了参数估计的具体算法,提出用信息理论中的MDL原理与EM算法结合来有效的估计参数与确定类别的数目.提出了一个称为自适应边缘传播(AdaptiveEdgePropagation)优化分割策略,可以很好克服以前的算法中存在本质问题,真正体现了多分辨率分割的优越性.最后用实验结果全方位的比较了我们提出的分割框架下的算法与以前的算法,验证了我们的理论的优越性.
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