边线的日文

• これに対してＭＦＡでは確率変数＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠を一度に扱うような周辺確率分布が現れないためライン場の情報は式（５０）の＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠という平均場の形でのみ階調値に影響し，階調値の状態は式（５１）の＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿２＠という平均場の形で影響するため十分にその影響をお互いに伝え合っているとは言い難い．
  对此ＭＦＡ中由于把概率参数＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠一起操作的周边概率分配没有出现，所以边线场的信息只能通过式子（５０）＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠这一平均场的形式影响色调值，色调值的状态以公式（５１）＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿２＠这一平均场的形式发生作用，所以很难说这二者有否相互影响。
• ＣＶＭの場合，式（２９）に与えられるように最近接画素対ｉｊに対する確率変数＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠についての周辺確率分布＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠が近似アルゴリズムに現れるため最近接画素対において階調値に対する確率変数とライン場を一度に同じ周辺確率分布で扱える分だけ画素間の相関をより忠実に近似アルゴリズムに取り込んでいることがわかる．
  ＣＶＭ的情况下，如同公式（２９）所示，因为最邻近像素对ｉｊ的概率参数＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠的周边概率分配＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠在近似算法中体现，所以只是把最邻近像素对中色调值的概率参数和边线场一度用相同的周边概率分配来处理，从而把像素之间的关联性更为忠实地导入近似算法中。
• ベイズ統計にもとづく濃淡画像の画像修復において用いられる統計モデルに結合ガウス．マルコフ確率場モデル（ＣｏｍｐｏｕｎｄＧａｕｓｓＭａｒｋｏｖＲａｎｄｏｍＦｉｅｌｄＭｏｄｅｌ；ＣＧＭＲＦ）がある［Ｃｈｅｌｌａｐｐａ９３，Ｊｅｎｇ９１］．このモデルは画像のもつ滑らかさと輪郭を同時に達成することを目的として原画像に対する事前確率分布に各画素の階調値に対する確率場の他に最近接画素対にエッジに対する確率場すなわちライン場を導入し，ベイズの公式を用いることにより事後確率分布として与えられる．
  基于Ｂａｙｅｓ统计的在浓淡画像的修复中使用的统计模型里存在着高斯、马尔可夫概率场模型（Ｃｏｍｐｏｕｎｄ　Ｇａｕｓｓ　Ｍａｒｋｏｖ　Ｒａｎｄｏｍ　Ｆｉｅｌｄ　Ｍｏｄｅｌ；ＣＧＭＲＦ）［Ｃｈｅｌｌａｐｐａ９３，Ｊｅｎｇ９１］。这一模型以同时达到画像本身的光滑性和轮廓为目的，在对原画的事先概率分配，在对除了针对各像素的色调值的概率场以外的最邻近像素对，导入针对边缘的概率场即边线场，通过使用Ｂａｙｅｓ公式，作为事后的概率分配用。