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1)  markov random field(MRF)
马尔可夫随机场(MRF)
1.
Next,the Markov random field(MRF) is used to estimate the prior probabilities of class labels of pixels.
首先利用极化G0分布描述多视极化协方差矩阵的统计特性,并进行初始的最大似然分类,然后利用马尔可夫随机场(MRF)估计像素类标号的先验概率,最后根据MAP(最大后验概率)准则对PolSAR图像进行分类。
2)  Markov Random Field(MRF)
马尔科夫随机场(MRF)
3)  Markov random field(MRF)
马尔可夫随机场
1.
This paper proposes a new patch-based sample texture synthesis algorithm based on Markov Random Field(MRF) model and otherrelated algorithms.
基于马尔可夫随机场(MRF)模型和已有的块采样合成技术,提出一种改进的合成算法,采用图论的最小割线算法对MRF的似然性进行优化,将合成时的光栅扫描方式改为之字形扫描方式,以抑制纹理的倾向性和纹元的不完整性。
2.
For the problem of depth information estimation of micro vision image,a defocus characteristic parameter model based on Markov random field(MRF)is presented,which converts the depth information estimation problem of defocus characteristics into the optimization problem of energy function.
针对显微视觉图像深度信息估计问题,提出了一种基于马尔可夫随机场的散焦特征参数模型:该模型将散焦特征深度信息的估计转化为能量函数的优化问题。
3.
In order to avoid the drawback of over-smoothness in the conventional Spatiotemporal Markov Random Field(MRF) model,a moving object segmentation technology based on Discontinuity Adaptive-Spatiotemporal Markov Random Field(DA-STMRF) model was proposed.
为克服传统的时空马尔可夫随机场模型中全局一致平滑约束引起的过平滑,根据间断自适应的思想,结合边缘信息,提出了一种基于间断自适应时空马尔可夫随机场模型的运动目标分割方法。
4)  Markov random field
马尔可夫随机场
1.
Restoration algorithm for color images based on Markov random field;
彩色图像的马尔可夫随机场恢复算法
2.
Parallel segmentation of textured images by using Markov random field;
基于马尔可夫随机场的纹理图像并行分割
3.
A method for removing speckles of SAR image based on markov random field;
马尔可夫随机场和模拟退火算法的SAR图像相干斑抑制方法
5)  markov random field (MRF)
马尔可夫随机场
1.
Integrating the statistical characteristics of speckle noise in SAR images with wavelet-domain Markov random field (MRF) structure of images, a new wavelet-domain spec.
基于图像在小波域的马尔可夫随机场模型(MRF)结构,结合SAR图像中相干斑噪声的统计特性,本文提出了一种新的小波域相干斑抑制方法。
2.
According to the viewpoint of Maximum A Posteriori (MAP) and Markov Random Field (MRF) theory,a generalized variational functional model was deduced.
该算法根据最大后验概率(MAP)和马尔可夫随机场(MRF)的理论,推导出一个广义变分的图像去噪模型,并对平衡正则化项和数据保真项的Lagrange乘子λ进行了自适应改进,最后采用了一种鲁棒性好和边缘保持能力强的势函数,结合梯度加权最速下降法和半点格式的数值迭代算法对自适应的广义变分去噪模型寻优求解。
6)  MRF
马尔可夫随机场
1.
Markov random fields(MRF) are a popular statistical model for textures.
在二维马尔可夫随机场模型的基础上,提出顾及波段间的空间相关性,发展了一种适用于多光谱纹理影像分类的广义马尔可夫随机场模型。
2.
Recently Markov Random Fields (MRF) theory has been applied into many low level vision problems.
马尔可夫随机场模型已成功地应用于计算机低层视觉处理领域,在用MRF建模的过程中引入鲁棒估计算子能增强模型的可靠性,从而提高解的准确性。
3.
The article will introduce some color image segmentation methods based on specific theory Models such as fuzzy Technologies,MRF,neural network,genetic algorithm and wavelet transform.
对近年来通过结合模糊技术、马尔可夫随机场、神经网络、遗传算法、小波变换等特定理论工具和模型的彩色图像分割方法和策略加以介绍。
补充资料:反马尔可夫尼可夫规则
分子式:
CAS号:

性质:不对称烯烃与卤化氢等亲电试剂发生加成反应的取向与按马氏规则预测的取向不一致时,称为反马尔可夫尼可夫规则。反马氏规则的情况大致有两种:(1)在光及过氧化物作用下,发生了游离基加成反应(参见过氧化物效应);(2)当亲电试剂中氢原子的电负性大于所连的原子或原子团时,从形式上看加成的取向是违反马氏定则的。

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参考词条