关于肮脏图像的统计分析

摘要：一个连续的二维区域被划分为一个细致的矩形阵列，阵列中的每个“像素”都有一个属于特定有限集合的“颜色”。该区域的真实着色是未知的，但与每个像素相关联的可能是多变量记录，这些记录根据已知的统计模型传达有关其颜色的不完美信息。目的是重建真实场景，附加知识是靠近的像素往往具有相同或相似的颜色。本文假设真实场景的局部特征可以用一个非退化的马尔可夫随机场来表示。可以通过贝叶斯定理将此信息与记录结合，并根据标准标准估计真实场景。然而，计算负担巨大，重建可能反映随机场的不良大规模特性。因此，提出了一种简单的迭代重建方法，它不依赖于这些大规模特性。通过计算机模拟说明了该方法，其中原始场景与假设的随机场没有直接关系。讨论了一些复杂性，包括参数估计。简要提到潜在应用。