The Swendsen-Wang Cuts algorithm is used to label atomic regions (superpixels) based on their intensity patterns using generative models in a Bayesian framework. The prior is based on areas of connected components, which provides a clean segmentation

分割是在MRI analysis.We的基本问题之一，同时考虑了多种MR图像分割，其中，例如，可能是一个系列的问题经过一段时间的扫描相同的组织（的2D/3D）图像，图像的数量，或不同的切片图像的对称部分。 MR图像的多是分割份额常见的结构信息，因此他们可以协助彼此分割的程序。我们提出了一个贝叶斯共同分割算法在共享的信息整个图像是通过利用马尔可夫随机场前，和吉布斯采样后采样是有效的聘用。由于我们的共同拉动分割算法考虑到所有的图像信息的同时，它提供比个人更准确和坚实的结果分割，如支持从模拟和实际结果

通过进行吉布斯抽样和PDE扩散来进行图像修复。原始图像具有（红色、绿色、蓝色）波段，通过在原始图像的红带上施加掩码图像来生成失真图像。(This is a task of image restoration and inpainting with two methods - **Gibbs sampler** and **PDE diffusion**. The original image has (Red, Green, Blue) bands, and the distorted imag