Chapter 3 · Demo 1 · 马尔可夫网络

Gestalt MRF 视觉补全

被试看到带噪声的图形，视觉系统倾向于补全平滑连续结构。MRF 把这一过程写成局部证据与邻域一致性之间的能量最小化。
核心公式：\(E(x)=\sum_i D_i(x_i,y_i)+\lambda\sum_{(i,j)}\mathbf{1}[x_i\neq x_j]\)

观测 vs 隐藏 vs 能量

观察提示

文献与案例意图

参考 Attneave (1954) 关于视觉信息冗余、Barlow (1961) efficient coding hypothesis，以及 Bishop PRML Ch8 Graphical Models 中 MRF image restoration 示例。案例说明 MRF 势函数如何把视觉格式塔原则（接近性、相似性、闭合）数学化为能量最小化。

  • BRML Ch5 Graphical Models
  • Bishop PRML Ch8 Graphical Models
  • PML2 Ch24 Energy-based models