Les modèles d'images basés sur les champs de Markov peuvent être utilisés pour la segmentation. Ce projet utilise un tel modèle pour segmenter des images simples selon les méthodes
- du recuit simulé;
- du champ moyen.
Les sources des programmes sont dans le répertoire src/ et les données dans le répertoire data/.
La librairie utils.py contient quelques fonctions utiles à l'ensemble du projet.
Le programme make-test-image.py génère des données de test sous forme d'une matrice d'étiquettes et d'une matrice de valeurs réelles. Une réalisation de ce programme se trouve dans les fichiers labels.npy pour les étiquettes et data.py pour les observations.
Le programme anneal.py utilise le recuit simulé pour estimer les étiquettes à partir des paramètres du modèle.
Le programme mft.py utilise la méthode du champ moyen pour estimer les étiquettes à partir des paramètres du modèle.
La librairie utils.py implémente des fonctions de base comme le calcul d'énergie d'un étiquetage selon le modèle ou le calcul des pixels voisins d'une grille donnée.
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