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Arbres de Markov triplets pour la segmentation d'images
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Courbot, Jean-Baptiste Monfrini, Emmanuel Mazet, Vincent Collet, Christophe |
| Copyright Year | 2017 |
| Abstract | Cet article presente un modele d'arbre de Markov triplet qui minimise l'effet de bloc parfois rencontre lors de la segmentation d'images par des modeles d'arbres de Markov caches (AMC). Nous presentons les specificites du modele, la segmentation bayesienne au sens du MPM (Maximum Posterior Mode), ainsi qu'une methode d'estimation des parametres dans le contexte non supervise. L'application sur des images de synthese ameliore largement les resultats obtenus en utilisant les AMC et montrent en particulier l'efficacite de la modelisation pour des signaux extremement tenus (−15 a −10 dB) |
| Starting Page | 1 |
| Ending Page | 4 |
| Page Count | 4 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | http://miv.u-strasbg.fr/mazet/publis/courbot17-gretsi.pdf |
| Alternate Webpage(s) | https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01611540/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
