Generation and parameter estimation of markov random field textures and a parallel network for texture generation

Abstract

ÖZET MARKOV RASTGELE ALANI DOKULARININ ÜRETİMİ, PARAMETRELERİNİN KESTİRİMİ VE DOKU ÜRETİMİ İÇİN PARALEL, A? YAPILI BİR DEVRE Mehmet izzet Gürelli Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Levent Onural Şubat, 1990 Bu tezde, Markov rastgele alanlarının (MRA) iki boyutlu piksel dizileri üzerinde tanımlanan ve MRA parametreleri adı verilen birkaç sayı ile ifade edilebilen özel bir grubu, bir doku modeli olarak ele alınıp incelenmiştir. Özellikle, örnek MRA dokularının üretilmeleri ve MRA doku parametrelerinin kestirimi üzerinde durulmuştur. Örnek MRA dokularının üretilmeleri için, paralel biçimde gerçekleştirilebilen bir algoritma, bu algoritmayı gerçekleştiren paralel, ağ yapılı bir devre ile birlikte geliştirilmiştir. Algoritmanın matematik sel temeli, sonlu durumları olan bir Markov zinciri olarak verilmiş ve paralel devrenin yapısı anlatılmıştır. MRA doku parametrelerinin kestirimi için, örnek bir MRA dokusunun histogramlanması temeline dayalı bir metod incelenmiştir. Bu tezde ele alınan doku üretimi ve parametre kestirimi metodları bazı bilgisayar programları ile denenmiş ve sonuçların pekçok amaç için yeterli olduğu gözlenmiştir. Anahtar sözcükler. Markov rastgele alanları, Gibbs rastgele alanları, doku modelleme, görüntü modelleme, paralel ağlar. vı

ABSTRACT GENERATION AND PARAMETER ESTIMATION OF MARKOV RANDOM FIELD TEXTURES AND A PARALLEL NETWORK FOR TEXTURE GENERATION Mehmet İzzet Gürelli M.S. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Levent Onural February, 1990 In this thesis, a special class of Markov random fields (MRF), which is defined on two dimensional pixel arrays and represented by a few numbers called the MRF parameters, is studied as a texture model. Specifically, the generation of sample MRF textures and estimation of MRF texture parameters are considered. For the generation of sample MRF textures, an algorithm that can be implemented in a parallel manner is developed together with a parallel network which implements the algorithm. A mathematical description of the algorithm, based on finite state Markov chains is given and the structure of the network is explained. For the estimation of MRF texture parameters, a method based on histogramming of a sample MRF texture is studied and a mathematical justification of the- method is given. Generation and parameter estimation methods studied in this thesis are tested by some computer programs and the results are observed to be satisfactory for many purposes. Keywords: Markov random fields, Gibbs random fields, texture modeling, image modeling, parallel networks.