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A bond percolation-based model for image segmentation

机译:基于键渗滤的图像分割模型

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摘要

This work presents a novel bond percolation-based approach to determine the clique potential parameters of a Gibbs-Markov model as a function of local characteristics of the underlying image. Using the renormalization group transformation, a multiscale description of the clique potential parameters is formed and used to obtain multiresolution image segmentation.
机译:这项工作提出了一种基于键渗滤的新颖方法,可确定Gibbs-Markov模型的集团潜在参数作为基础图像局部特征的函数。使用重归一化组变换,形成了团势参数的多尺度描述,并用于获得多分辨率图像分割。

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