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【24h】

Markov random fields on a SIMD machine for global region labelling

机译：用于全局区域标记的SIMD机器上的Markov随机字段

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摘要

Abstract: The Markov random field (MRF) formation allows independence over small pixel neighborhoods suitable for SIMD implementation. The equivalence between the Gibbs distribution over global configurations and MRF allows description of the problem as maximizing a probability or, equivalently, minimizing an energy function (EF). The EF is a convenient device for integrating 'votes' from disparate, preprocessed features - mean intensity, variance, moments, etc. Contributions from each feature are simply weighted and summed. The EF is flexible and can be easily modified to capture a priori beliefs about the distribution of the configuration space, and still remain theoretically sound. A unique formulation of the EF is given. Notably, a deterministic edge finder contributes to the EF. Weights are independently assigned to each feature's report (indicators). Simulated annealing is the theoretical mechanism which guarantees convergence in distribution to a global minimum. Because the number of iterations is an exponential function of time, the authors depart from theory and implement a fast, heuristic 'cooling' schedule. A videotape of results on simulated FLIR imagery demonstrates real-time update over the entire image. Actual convergence is still too slow for real-time use (O(1 min.)), but the quality of results compares favorably with other region labeling schemes.!
机译：摘要：马尔可夫随机场（MRF）的形成允许在适合SIMD实现的小像素邻域上实现独立性。全局配置上的吉布斯分布与MRF之间的等价关系允许将问题描述为使概率最大化或等效地使能量函数（EF）最小化。 EF是一种方便的设备，用于集成来自不同的预处理特征（均值强度，方差，矩等）的“投票”。只需对每个特征的贡献进行加权和求和即可。 EF是灵活的，可以轻松修改以捕获有关配置空间分布的先验信念，并且在理论上仍然保持良好。给出了EF的独特公式。值得注意的是，确定性边缘查找器有助于EF。权重被独立分配给每个功能的报告（指标）。模拟退火是一种理论机制，可确保分布收敛到全局最小值。由于迭代次数是时间的指数函数，因此作者偏离了理论，并实施了快速的启发式“冷却”时间表。模拟FLIR图像上的结果录像带演示了整个图像的实时更新。实际的收敛速度对于实时使用（O（1分钟））仍然太慢，但是结果的质量可以与其他区域标记方案相比。

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