segmentation approche bayésienne

Message par DRICID » 19 Mai 2015, 15:08

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DRICID
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L'extraction de primitives de l'image en vision bas niveau est en général un problème mal posé au sens d'Hadamard pour une donnée unique du problème, il existe plusieurs solutions possibles compatibles avec l'observation. L'introduction d'un certain nombre de contraintes permet de restreindre l'ensemble des solutions. Cette technique de tri a priori porte le nom de régularisation.
la régularisation Bayesienne est une approche probabiliste , le problème est modélisé de telle sorte qu'une distribution de probabilités pondérant chacune des solutions potentielles est
construite sur l'ensemble des solutions possibles
alors le probléme c'est a partir d'une image (connue), on veut savoir quelque chose de l’étiquettes’(segmentation) (inconnue). La théorie de probabilité décrit le raisonnement dans les situations de connaissance incomplète.
 
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Bjr, vous parlez là de la théorie des probabilités appliquée à la segmentation des images ou est ce que vous répondez à votre propre question? Ce n'est pas très clair, Veuillez préciser SVP
 

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