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Hierarchical methods in random fields and image processing

Hierarchical methods in random fields and image processing
随机场和图像处理中的分层方法
批准号：
195661-2010
负责人：
Fieguth, Paul
金额：
$1.89万
依托单位：
University of Waterloo
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
财政年份：
2012
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2012-01-01 至 2013-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=509560
关键词：
Hierarchicalmethodsrandomfieldsimage

项目摘要

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There is an awful lot of image data being collected -- satellite pictures, microscopic images, Google Streetview -- what can do we with all this imagery? There are many methods available for regular images, such as portraits from digital cameras. However for scientific imagery, such as satellite images of a forest, or microscopic pictures of a carbonate rock, much more specialized techniques of image processing are required.
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Resilience, Interpretability, and Scale in Large Complex Systems
  • 批准号：
    RGPIN-2020-04490
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.4万
  • 财政年份：
    2022
  • 负责人：
    Fieguth, Paul
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Resilience, Interpretability, and Scale in Large Complex Systems
  • 批准号：
    RGPIN-2020-04490
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.4万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    Fieguth, Paul
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Unsupervised Machine Learning for Visual Relation Detection
  • 批准号：
    549003-2019
  • 项目类别：
    Alliance Grants
  • 资助金额：
    $5.31万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    Fieguth, Paul
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Resilience, Interpretability, and Scale in Large Complex Systems
  • 批准号：
    RGPIN-2020-04490
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.4万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    Fieguth, Paul
  • 依托单位：
    University of Waterloo
国内基金
海外基金
复杂图像处理中的自由非连续问题及其水平集方法研究
  • 批准号：
    60872130
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    28.0万元
  • 批准年份：
    2008
  • 负责人：
    刘国才
  • 依托单位：
    湖南大学
Computational Methods for Analyzing Toponome Data