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Communication Dans Un Congrès Année : 2004

MULTISCALE BAYESIAN ESTIMATION IN PAIRWISE MARKOV TREES

Résumé

An important problem in multiresolution analysis of signals and images consists in estimating hidden random variables (r.v.) x = {x s } s∈S from observed ones y = {y s } s∈S. This is done classically in the context of Hidden Markov Trees (HMT). In particular, a smoothing Kalman-like algorithm has been proposed by Chou et al. in the linear Gaussian case. In this paper we extend this algorithm to the more general framework of Pairwise Markov Trees (PMT).
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04415515 , version 1 (24-01-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04415515 , version 1

Citer

François Desbouvries, Jean Lecomte. MULTISCALE BAYESIAN ESTIMATION IN PAIRWISE MARKOV TREES. European Signal Processing Conference (Eusipco), Sep 2004, Vienna (Austria), Austria. ⟨hal-04415515⟩
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