PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Entropy and Gibbs distribution in image processing : an historical perspective

Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
This paper presents an historical overview about the entropy and its applications for the solution of inferential statistical problems in image processing. This survey covers some of the more important entropy-based research approaches. A brief introduction to the mathematical details and foundations about the basic concepts of Markov Random Fields (MRF} and related Gibbs sampling is also given. The information entropy is a mathematical measure of information or uncertainty derived from a probabilistic model. The paper starting from the seminal works of C. Shannon and of E.T. Javnes and of S. Geman and D. German discusses results obtained using different related techniques in image restoration, analysis and synthesis of textures and saliency maps construction. The paper moreover gives useful suggestions about the trend of development in future research
Twórcy
autor
Bibliografia
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BAT2-0001-0465
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.