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1)  multiscale stochastic process
多尺度随机过程
1.
Wavelet image denoising based on multiscale stochastic process coefficient model;
基于小波系数多尺度随机过程模型的去噪方法
2)  Multiscal process
多尺度过程
3)  multiscale stochastic model
多尺度随机模型
1.
Unsupervised segmentation of SAR image based on multiscale stochastic model;
基于多尺度随机模型的SAR图像无监督分割
2.
In this paper, based on an extremely efficient and highly parallelizable algorithm for optimal estimate of multiscale stochastic model, we develop how the multiscale model of third-order tree can be used to represent 1-D Reciprocal process, and how the parameters of multiscale stochastic model can be obtained.
基于多尺度随机模型具有有效性和高度并行算法这一优势,提出如何用三阶树多尺度模型来表示1-DReciprocal过程;并如何获得多尺度模型的参数。
4)  Multiscale random field
多尺度随机场
5)  multi-variate random process
多变量随机过程
6)  multiscale markov random fields
多尺度马尔可夫随机场
1.
Since segmented noisy image using multiscale markov random fields(MRF) still has very small error blocks or single error pixel in the smooth area,this paper proposes an approach associate edge information with multiscale MRF to reduce error classification.
针对采用多尺度马尔可夫随机场分割图像后还存在误分类的特点 ,提出了结合边缘信息进一步减少误分类 ,并设计了一种基于平稳小波变换、两个相邻尺度相乘的边缘提取算法。
补充资料：独立增量随机过程


独立增量随机过程
tochastic process with independent increments

独立增里随机过程「劝刘巨浦c拌.义冠弓初山侧吻创如t加盆，曰n臼lts;cjl抖浦.咸nP0uecc c Ite3洲cltMuM.uP-“P啊eHll，刚』 一种随机过程(s勿比邵石cp~)X(t)，对任意自然数”和所有实数O蕊:，<口，簇:2<吞2簇…蕊，。<口。，增量X(乃;)一X(‘J)，…，X(刀。)一X(，。)是相互独立随机变量，独立增量随机过程称为齐次的(holll。罗11印us)，如果X(:+h)一X(。)，0(戊，oO，当t’，t时 p{}Y(t‘)一Y(t)}>。}~0.W汹犯r过程(Wiemr Proo巴粥)和Pb远翔1过程(Po哪npr(x芜‘s)是随机连续的独立增量随机过程的例子(前者的实现以概率1连续，后者的实现是跳跃值等于l的阶梯函数).独立增量随机过程的一个重要例子是稳定过程(见稳定分布(stable面tribution)).随机连续的独立增量随机过程(以概率1)只有第一类间断点.这种过程的值的分布对任意t是无穷可分的(见无穷可分分布(inf谊此ly一山北ible dis州bution))可以用特征函数(chara叱ristic ftmct」on)方法研究独立增量随机过程.关于过程穿越边界的概率以及第一次穿越时间的概率分布等问题，可用所谓因子分解恒等式(fac-tori山tion jdenti往留)来解决.”协月片，巴爹‘人队见随饥双桂L StDchasl」e Process). 刘秀芳译陈培德校
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参考词条