Bu calismada, gurultu altinda imge kaynaklarini ayirma problemi incelenmistir. Problemin ifade edilmesinde Bayesci yaklasima dayali yontemler uzerinde durulmustur. Bayesci imge kaynaklari ayirmada kullanilan gradyene dayali algoritmalarin yerine Markov zinciri Monte Carlo'ya (Markov Chain Monte Carlo: MCMC) dayanan tamamen istatistiksel bir ayristirma yontemi sunulmustur.

In this study, we investigate the image separation problem under noisy environments. In the definition of the problem, the Bayesian approach is considered. We present a fully stochastic method based on Markov chain Monte Carlo (MCMC), instead of other deterministic methods, used in Bayesian image separation.

Markov Zinciri Monte Carlo ile Tam Bayesçi Imge Ayrıstırma (Fully bayesian image separation using Markov chain Monte Carlo)

Kuruoglu E E;
2007

Abstract

In this study, we investigate the image separation problem under noisy environments. In the definition of the problem, the Bayesian approach is considered. We present a fully stochastic method based on Markov chain Monte Carlo (MCMC), instead of other deterministic methods, used in Bayesian image separation.
2007
Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione "Alessandro Faedo" - ISTI
Bu calismada, gurultu altinda imge kaynaklarini ayirma problemi incelenmistir. Problemin ifade edilmesinde Bayesci yaklasima dayali yontemler uzerinde durulmustur. Bayesci imge kaynaklari ayirmada kullanilan gradyene dayali algoritmalarin yerine Markov zinciri Monte Carlo'ya (Markov Chain Monte Carlo: MCMC) dayanan tamamen istatistiksel bir ayristirma yontemi sunulmustur.
Bayesian source separation
MCMC
Gibbs sampling
Markov random fields
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Descrizione: Markov Zinciri Monte Carlo
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14243/102614
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