下溢现象肯定会出现，存储中间变量也会占用大量空间，在时间空间上都有更多的开销。⑶分层模型存在块效应，即区域边界可能出现跳跃，因为在该模型中，同一层随机场中相邻的像素不一定有同一个父节点，同一层的相邻像素间又没有交互，从而可能出现边界不连续的现象。
马尔可夫链MRF编辑为了解决这些问题，我们提出一种新的分层MRF模型半树模型，其结构和图15类似，仍然是四叉树，只是层数比完整的四叉树大大减少，相当于将完整的四叉树截为两部分，只取下面的这部分。模型最下层仍和图像大小一致，但最上层则不止一个节点。
完整的四叉树模型所具有的性质完全适用于半树模型，不同点仅在于最上层,完整的树模型从上到下构成了完整的因果依赖性，而半树模型的层间因果关系被截断，该层节点的父节点及祖先均被删去，因此该层中的各节点不具有条件独立性，即不满足上述的性质2,因而对这一层转为考虑层内相邻节点间的关系。
半树模型和完整的树模型相比，层次减少了许多，这样，层次间的信息传递快了，概率值也不会因为过多层次的逐层计算而小到出现下溢。但第0层带来了新的问题，我们必须得考虑节点间的交互，才能得出正确的推导结果，也正是因为在第0层考虑了相邻节点间的影响，使得该模型的块现象要好于完整的树模型。
对于层次数的选取，我们认为不宜多，太多则达不到简化模型的目的，其优势体现不出来，但也不能太少，因为第0层的概率计算仍然要采用非迭代的算法，层数少表明第0层的节点数仍较多，计算费时，所以在实验中将层数取为完整层次数的一半或一半稍少。MPM算法3半树模型的MPM算法图像分割即已知观测图像y,估计X的配置，采用贝叶斯估计器，可由一个优化问题来表示：?xargmin,x其中代价函数C给出了真实配置为x而实际分割结果为x′时的代价。
在已知y的情况下，最小化这一代价的期望，从而得到最佳的分割。代价函数取法不同得到了不同的估计器，若C(x,x′）1?δ(x,x′）（当xx′时δ(x,x′）1,否则δ(x,x′）0)得到的是MAP估计器，它意味着x和x′只要在一个像素处有不同，则代价为1,对误分类的惩罚比较重，汪西莉等：一种分层马尔可夫图像模型及其推导算法而在实际中存在一些误分类是完全允许的。
若将半树模型的MPM算法记为HT-MPM,它分为向上算法和向下算法两步，向上算法自下而上根据式⑵、式⑶逐层计算P(yd(s)|xs)和P(xs,xρ(s)|yd(s)），对最下层P(yd(s)|xs)P(ys|xs)。向下算法自上而下根据式⑴逐层计算P(xs|y)，对最上层由P(x0|y)采样x0⑴，…,x0(n),马尔可夫链详细说明编辑时间和状态都是离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链，简记为XnX(n),n1,2,3,4····。
答：一般情况下,随机过程在某时刻的状态与邻近， 上式表示一个从状态 ai 开始,到达状态 a j 的马尔可夫链的概率关系详情>>
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答：中国人的数学理应比外国人好！ 这是我的个人观点，这在于中国人对数字的发音是单音，因此，对数字的记忆较为简单，提高了学习数学的效率！ 而科学的发展，往往受制于社会...详情>>
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