马尔科夫随机场在图像分割方法中的应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 图像分割定义及其相关理论发展状况 | 第10-13页 |
| 1.2.1 图像分割的数学定义 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.4 国内外发展状况简析 | 第13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 马尔科夫随机场模型的建立 | 第15-23页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 邻域系统 | 第15-17页 |
| 2.3 马尔科夫随机场的数学表达 | 第17-19页 |
| 2.3.1 马尔科夫过程 | 第17-18页 |
| 2.3.2 图像中的马尔科夫模型的数学表达 | 第18-19页 |
| 2.4 最大后验概率求解问题 | 第19-22页 |
| 2.4.1 马尔科夫随机场与吉布斯随机场的等价性 | 第19-21页 |
| 2.4.2 MRF—MAP 求解 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 ICM 在图像分割中的应用 | 第23-40页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 ICM 算法的实现 | 第23-31页 |
| 3.2.1 ICM 算法 | 第23页 |
| 3.2.2 ICM 算法流程 | 第23-25页 |
| 3.2.3 实验结果及分析 | 第25-31页 |
| 3.3 ICM 改进算法的实现 | 第31-39页 |
| 3.3.1 图像的四叉树分解 | 第31-32页 |
| 3.3.2 不同子块耦合系数的估计方法 | 第32-35页 |
| 3.3.3 ICM 改进算法流程 | 第35-36页 |
| 3.3.4 实验结果及分析 | 第36-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 模拟淬火法在图像分割中的应用 | 第40-58页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 模拟淬火算法的实现 | 第40-48页 |
| 4.2.1 模拟淬火法 | 第40-43页 |
| 4.2.2 模拟淬火算法流程 | 第43-44页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第44-48页 |
| 4.3 SA 改进算法的实现 | 第48-52页 |
| 4.3.1 稳定点的定义 | 第48-49页 |
| 4.3.2 SA 改进算法流程 | 第49-50页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第50-52页 |
| 4.4 SA- ICM 算法的实现 | 第52-57页 |
| 4.4.1 SA-ICM 算法流程 | 第52-54页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第54-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
