×
B.加勒恩。;Y.古索。

透明的枯叶模型。 （英语） Zbl 1245.60011号

高级申请。普罗巴伯。 44，第1号，1-20（2012）.
作者通过假设每个谷物（叶子）都有一个随机的灰度（强度），并根据透明度原则将其组合，从而推广了G.Matheron的著名枯叶模型。也就是说，当添加一个新的纹理时，新的灰度值是以前的灰度值和纹理强度的线性组合。该模型可用于自然灰度图像的建模。
作者探索了透明落叶模型的概率特性，如边缘分布和协方差，并描述了一种模拟算法。主要结果是一个极限定理，表明当透明度从不透明变为完全透明时，建议的模型范围从经典的死叶模型到高斯随机场。
审核人：伊利亚·莫尔恰诺夫（伯尔尼）

引用于5文件

MSC公司：

60D05型 几何概率与随机几何
60G60型 随机字段
62M40型 随机字段；图像分析

关键词：

芽粒模型;枯叶模型;灰度图像;闭塞;图像建模;纹理建模
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.Galerne}和\textit{Y.Gousseau}，高级应用程序。普罗巴伯。44，编号1，1-20（2012年；兹bl 1245.60011）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Baddeley，A.（2007年）。空间点过程及其应用。《随机几何》（1892年数学讲义），W.Weil主编，柏林斯普林格出版社，第1-75页·Zbl 1127.62086号 ·doi:10.1007/978-3-540-38175-4_1
[2] Barral，J.和Mandelbrot，B.B.（2002年）。圆柱形脉冲的多重分形积。探针。理论关联。字段124、409-430·Zbl 1014.60042号 ·doi:10.1007/s004400200220
[3] Baryshnikov，Y.和Yukich，J.E.（2005）。几何概率中随机测度的高斯极限。附录申请。探针。15, 213-253. ·Zbl 1068.60028号 ·doi:10.1214/10505160400000594
[4] Bickel，P.J.和Doksum，K.A.（2001年）。《数理统计》，第一卷，第2版。普伦蒂斯·霍尔·Zbl 0403.62001
[5] Bordenave，C.、Gousseau，Y.和Roueff，F.（2006）。枯叶模型：一般的细分建模遮挡。高级申请。探针。38, 31-46. ·Zbl 1095.60004号 ·doi:10.1239/aap/1143936138
[6] Bovier，A.和Picco，P.（1993年）。随机几何级数的重对数定律。Ann.Prob（年检）。21, 168-184. ·Zbl 0770.60029号 ·doi:10.1214/aop/1176989399
[7] Cao，F.、Guichard，F.和Hornung，H.（2010年）。用于测量数码相机纹理质量的枯叶模型。在数字摄影VI（SPIE 7537）中，编辑F.H.Imai、N.Sampat和F.Xiao，第8页。
[8] Chainais，P.（2007）。无限可分割级联来模拟自然图像的统计信息。IEEE传输。模式分析马赫数。智能。29, 2105-2119.
[9] Enderton，E.、Sintrow，E.、Shirley，P.和Luebke，D.（2010年）。随机透明度。过程中。2010年ACM SIGGRAPH交响乐团。交互式3D图形和游戏，ACM，纽约，第157-164页。
[10] Galerne，B.、Gousseau，Y.和Morel，J.-M.（2011年）。随机相纹理：理论与合成。IEEE传输。图像处理。20, 257-267. ·Zbl 1372.94086号 ·doi:10.1109/TIP.2010.2052822
[11] Gousseau，Y.和Roueff，F.（2007）。在自然图像中建模遮挡和缩放。多尺度模型。模拟。6, 105-134. ·Zbl 1143.62057号 ·doi:10.1137/060659041
[12] Grosjean，B.和Moisan，L.（2009年）。纹理背景中斑点的反向检测能力。数学杂志。成像视力33、313-337·Zbl 1523.62072号 ·doi:10.1007/s10851-008-0111-4
[13] Heinrich，L.和Schmidt，V.（1985）。多维散粒噪声的正规收敛性和收敛速度。高级申请。探针。17, 709-730. ·Zbl 0609.60036号 ·doi:10.2307/1427084
[14] Jeulin，D.（1997年）。枯叶模型：从空间镶嵌到随机函数。过程中。国际。交响乐团。《随机集理论与应用进展》，D.Jeulin主编，《世界科学》，新泽西州River Edge，第137-156页。
[15] Kendall，W.S.和Thönnes，E.（1999）。随机几何中的完美模拟。模式识别321569-1586。
[16] Kingman，J.F.C.（1993年）。泊松过程（牛津Stud.Prob.3）。牛津大学出版社·Zbl 0771.60001号
[17] Lantuéjoul，C.（2002年）。地理统计模拟：模型和算法。柏林施普林格·Zbl 0990.86007号
[18] Matheron，G.（1968年）。瓜分的结果。技术代表89，CMM。
[19] Matheron，G.（1975年）。随机集和积分几何。约翰·威利，纽约·Zbl 0321.60009号
[20] Michalowicz，J.、Nichols，J.M.、Bucholtz，F.和Olson，C.C.（2009）。混合高斯变量的Isserlis定理：应用于自谱密度。J.统计。物理学。136, 89-102. ·Zbl 1179.60047号 ·doi:10.1007/s10955-009-9768-3
[21] Penrose，M.D.（2007年）。随机几何度量的高斯极限。电子。J.探针。12, 989-1035. ·Zbl 1153.60015号 ·doi:10.1214/EJP.v12-429
[22] Rice，J.（1977年）。关于广义散粒噪声。高级申请。探针。9, 553-565. ·Zbl 0379.60052号 ·doi:10.2307/1426114
[23] Richard，F.和Biermé，H.（2010年）。分数布朗纹理各向异性的统计测试。应用于全视野数字乳房X射线照相术。数学杂志。成像视觉36、227-240。
[24] Schmitt，M.（1991）。平稳布尔模型中密度的估计。J.应用。探针。28, 702-708. ·Zbl 0729.62095号 ·doi:10.2307/3214504
[25] Schneider，R.和Weil，W.（2008）。随机和积分几何。柏林施普林格·Zbl 1175.60003号 ·doi:10.1007/978-3-540-78859-1
[26] Stoyan，D.、Kendall，W.S.和Mecke，J.（1995）。随机几何及其应用，第2版。奇切斯特约翰·威利·Zbl 0838.60002号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。