| contributor |
IRISA/INRIA, 35042 Rennes
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| creator |
PEREZ (P.)
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| HEITZ (F.)
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| date |
2005-07-22T08:56:13Z
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| 2005-07-22T08:56:13Z
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| 1992
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| description |
The use of Markov Random Field (MRF) models within the framework of
global bayesian estimation luis recently brought new powerful solutions
to standard image analysis problems . These models are generally
associated with greedy relaxation algorithms. This is the reason why
multiresolution methods, well known in Computational Mathematics, are
widely used to speed up the convergence rate of these algorithms . But for
the moment there is no real mathematical framework which associates in
a simple and efficient way multigrid strategies and markovian models
most previous multiresolution markovian models have been defined using
various heuristics, especially as far as the adjustment of parameters over
scale is concerned .
In this paper we present a new class of globally consistent multiscale MRF models . The models we consider here are both mathematically
consistent and computationally tractable and are related to a multiscale
exploration of the set of solutions . We detail the application of these new
models to two basic issues in motion analysis from an image sequence
motion detection and 2D-motion estimation . e show the advantages of
the new approach : it allows the relaxation schemes to converge faster
than those associated with standard multiresolution approaches, and
toward better estimates (i.e. estimates of lower energy) .
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| L'introduction d'une modélisation statistique par champs de Markov a récemment permis des avancées importantes dans nombre de problèmes classiques en analyse d'images. Ces modèles sont généralement associés à des algorithmes d'optimisation globale par relaxation qui restent coûteux en temps de calcul dans certaines applications. Or les techniques multigrilles, par ailleurs classiques en analyse numérique, peuvent conduire à des gains importants sur ce point. Pour l'heure il n'existe cependant pas réellement de support théorique permettant d'associer de façon simple et efficace stratégie multigrille et modélisation markovienne. Les modèles markoviens multirésolutions utilisés pour l'instant sont donc élaborés de manière heuristique, en particulier en ce qui concerne l'ajustement des différents paramètres en fonction de la résolution
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| format |
52628 bytes
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| application/pdf
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| identifier |
Traitement du Signal [Trait. Signal], 1992, Vol. 9, N° 6-NS, p. 459-472
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| 0765-0019 |
| language |
en_US
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| publisher |
GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
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| rights |
http://irevues.inist.fr/IMG/pdf/Licence.pdf
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| source |
Traitement du Signal [Trait. Signal], ISSN 0765-0019, 1992, Vol. 9, N° 6-NS, p. 459-472
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| subject |
Analyse image
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| Chaîne Markov
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| Estimation
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| Méthode statistique
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| Modélisation
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| Performance
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| Etude théorique
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| title |
2 - Une approche multiéchelle à l'analyse d'images par champs markoviens
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| A multiscale approach to image analysis using markov random fields
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| type |
Article
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