Key points are not available for this paper at this time.
MRF(마르코프 무작위 필드)에 의한 이미지 모델링 및 분할이 다루어진다. 이는 2차원 비인과적 마르코프 스토캐스틱 프로세스이다. 텍스처 이미지를 각각의 영역으로 분할하는 두 가지 개념적으로 새로운 알고리즘이 제시된다. 여기서 데이터는 C 개의 MRF 중 하나로 모델링된다. 알고리즘은 현재 기술로 구축 가능한 새로운 병렬 컴퓨터 아키텍처에서 구현 시 실시간으로 작동하도록 설계되었다. 이미지 모델링에는 이중 확률 표현이 사용된다. 여기서는 가우시안 MRF를 사용하여 가시광선 및 적외선 이미지의 텍스처를 모델링하고, 자동 이진(또는 자동 삼진 등) MRF를 사용하여 텍스처 이미지 영역의 지역 기하학에 대한 사전 정보를 모델링한다. 이미지 분할의 경우, 실제 텍스처 클래스 영역은 사전적으로 완전히 알려져 있지 않거나 이진(또는 삼진 등) MRF의 실현으로 간주된다. 전자의 경우, 이미지 분할은 진정한 최대 우도 추정으로 실현된다. 후자의 경우, 진정한 최대 사후 우도 분할로 실현된다. 기하 구조를 도입하기 위한 수학적으로 올바른 방법을 제공하는 것 외에도, 자동 이진(또는 삼진 등) MRF는 생성 모드에서 이미지 기하학과 인공 이미지를 생성하는 데 사용될 수 있으며, 이러한 시뮬레이션은 이러한 모델의 효과와 적절한 모델 매개변수 선택을 연구하기 위한 매우 강력한 도구가 된다. 첫 번째 분할 알고리즘은 계층적이며 텍스처 지역의 서로 다른 조각 간의 상호 의존성을 활용하는 새로운 방식의 피라미드와 같은 구조를 사용한다.
Cohen et al. (Sun,)는 이 문제를 연구하였다.