改进三维网格分析和分割的马尔可夫随机场

英文文献，他的中文翻译可看其他博文： 为了提高压缩、水印或简化等常见处理操作的效率，网格分析和聚类已成为重要问题。在此背景下，我们提出了一种新的聚类/标记三维网格的方法，给定任何与其顶点相关的标量值域(曲率，密度，粗糙度等)。我们的算法是基于马尔可夫随机场，图形概率模型。该贝叶斯框架允许(1)在聚类中同时集成属性和几何，(2)由于随机场的马尔科夫特性，仅使用局部交互来获得最优全局解。我们定义了新的观测模型和先前的三维网格模型，采用图像处理方法，在空间一致性方面取得了很好的效果。对所有模型参数进行估计，从而实现在合理时间(几秒)内工作的全自动过程(唯一需要的参数是集群的数量)。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「佩佩想做程序猿」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_46559411/article/details/124355840