Markov random field models in image remote sensing

Jean-Paul Rasson, Vincent Granville

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    Résumé

    During the last few years, Markov Random Field (Mrf) models have already been successfully applied in some applications in image remote sensing in a context of conditional maximum likelihood estimation. Here, in the same context, we propose some original uses of Mrf, especially in image segmentation, noise filtering and discriminant analysis. For instance, we propose a Mrf model on the spectral signatures space, a strongly unified approach to classification and noise filtering as well as a particular model of noise.
    langue originaleAnglais
    titreComputer Intensive Methods in Statistics
    EditeurPhysica Heidelberg
    Pages98-112
    Nombre de pages15
    ISBN (Electronique)978-3-642-52468-4
    ISBN (imprimé)978-3-7908-0677-9
    Etat de la publicationPublié - 1993

    Série de publications

    NomStatistic and Computing
    EditeurPhysica Heidelberg
    ISSN (imprimé)1431-8784
    ISSN (Electronique)2197-1706

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