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阿格内斯·德索尔纽克斯

当逆向方法变得具有生成性时。 （英语） 兹比尔1398.68575

国际期刊计算。视觉。 116，第1号，46-65（2016）.
摘要：反向方法是一种基于统计、假设检验的方法，用于检测图像中有几何意义的事件。一般方法包括在噪声模型（零假设）\（H_0\）下计算观测到的几何事件的概率，然后在该概率足够小时宣布该事件有意义。通常，噪声模型被视为在所考虑的元素上的独立均匀分布。本文的目的是对噪声模型的选择提出质疑：如果我们“丰富”噪声模型会发生什么？如何描述噪声模型的特征，以便没有针对它们的有意义的事件？其中，熵最大的是什么？它的样本看起来像什么？这种噪声模型如何与元素上的概率分布相关，这些元素很可能会产生相同的检测结果？所有这些问题都将在两个不同的框架中进行形式化和回答：检测点集中的聚类和检测图像中的线段。其基本思想是捕获图像中包含的感知信息，然后生成具有相同视觉内容的新图像。我们相信，这种生成方法可以应用于图像压缩或杂波消除。

引用于2文件

MSC公司：

68T45型 机器视觉和场景理解
62华氏35 多元分析中的图像分析

关键词：

探测理论;无事故原则;最大熵分布;点簇;线段检测;图像重建;视觉信息理论

软件：

巨浪
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Desolneux}，国际计算机杂志。视觉。116，第1号，46-65（2016；Zbl 1398.68575）
全文： 内政部

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