ВОПРОСЫ К ГЛАВЕ 7

7.1. Какие свойства реальных изображений препятствуют определению порогов сегментации по "провалам" в гистограммах?

7.2. Поясните смысл дискриминантного критерия, применяемого для автоматического определения порогов при яркостной сегментация изображений.

7.3. Докажите справедливость соотношений (7.10), (7.11) и (7.12), составляющих основу алгоритма автоматического определения порога сегментации,

7.4. Какая математическая модель изображения используется при марковской сегментации?

7.5. В чем состоят основные черты марковской сегментации изображений при использовании неполных данных?

7.6. Поясните структуру процесса вычисления частных АРВ па отдельных лучах  при марковской сегментации.

7.7.Поясните, почему при марковской сегментации изображения по текстурному признаку одноточечное APВ совпадает саприорным распределением классов однородности.

7.8. Поясните, что понимается под кликами и какова их рольв теории распределения Гиббса.

7.9. Какой вид имеет распределение Гиббса, как при его помощи можно описать однородное изображение?

7.10. Как при помощи распределения Гиббса можно построить математическую модель неоднородного изображения для решения задачи сегментации?

7.11. В чем состоит назначение и сущность стохастической релаксации?