Chaînes de Markov Cachées Floues et ... - Institut Fresnel

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Chaîne de Markov Modèle classique des CMC Modèle des CMC floues Estimation des paramètres Résultats de segmentation Définition d’une chaîne de Markov Principe et mise en œuvre des CMC Soit X un processus stochastique 1-D markovien – temp et états discrets (Ω) : P ( Xn = xn ∣ X1→n−1 = x1→n−1) = P ( Xn = xn ∣ Xn−1 = xn−1) . Hypothèse de stationnarité ⇒Probabilités de transition : t
Modèle classique des CMC Modèle des CMC floues Estimation des paramètres Résultats de segmentation Chaîne de Markov cachée Définition d’une chaîne de Markov Principe et mise en œuvre des CMC On cherche à estimer x à partir de la connaissance unique de y (observations) : y est vue comme une version bruitée de x ; on modélise y par un processus Y à valeurs réelles. Hypothèses classiques d’indépendance ⇓ 9/33 Chaînes de Markov cachées floues et segmentation d’images
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Page 3 and 4: Introduction Le ≪ flou ≫ dans l
Page 5 and 6: Introduction Bruit et flou dans les
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Page 11 and 12: Modèle classique des CMC Modèle d
Page 25 and 26: Image originale Modèle classique d
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