并行MCMC算法的SAR影像分割
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究的目的及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 研究的内容及方法 | 第11-13页 |
| 1.4 论文组织 | 第13-15页 |
| 2 基本理论 | 第15-27页 |
| 2.1 MRF模型 | 第15-17页 |
| 2.1.1 邻域系统和子团 | 第15-16页 |
| 2.1.2 MRF | 第16-17页 |
| 2.2 贝叶斯定理 | 第17-18页 |
| 2.3 MCMC算法 | 第18-20页 |
| 2.3.1 MCMC算法提出 | 第18-19页 |
| 2.3.2 MCMC算法基本思想 | 第19-20页 |
| 2.4 Matlab并行计算 | 第20-24页 |
| 2.4.1 并行计算 | 第20页 |
| 2.4.2 Matlab与并行计算 | 第20-21页 |
| 2.4.3 Matlab并行方法 | 第21-23页 |
| 2.4.4 并行性能评价 | 第23-24页 |
| 2.5 精度评价 | 第24-26页 |
| 2.5.1 定性评价 | 第24页 |
| 2.5.2 定量评价 | 第24-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 影像分割模型 | 第27-30页 |
| 3.1 标号场模型 | 第27-28页 |
| 3.2 特征场模型 | 第28页 |
| 3.3 先验分布 | 第28-29页 |
| 3.4 后验概率密度函数 | 第29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 并行MCMC算法的后验概率模拟 | 第30-38页 |
| 4.1 MCMC算法的后验概率模拟 | 第30-31页 |
| 4.2 并行MCMC算法的提出 | 第31-32页 |
| 4.3 并行MCMC算法方案设计 | 第32-36页 |
| 4.4 并行性能分析 | 第36-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 5 实验结果与讨论 | 第38-48页 |
| 5.1 模拟SAR影像分割实验 | 第38-39页 |
| 5.2 参数变化趋势及收敛结果比较 | 第39-40页 |
| 5.3 输出影像精度比较 | 第40-41页 |
| 5.4 程序运行时间比较 | 第41-43页 |
| 5.5 真实SAR影像实验 | 第43-46页 |
| 5.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 6 结论与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 结论 | 第48-49页 |
| 6.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录A 表目录 | 第53-54页 |
| 附录B 图目录 | 第54-55页 |
| 附录C 符号表 | 第55-58页 |
| 附录D 缩略语 | 第58-59页 |
| 作者简历 | 第59-61页 |
| 学位论文数据集 | 第61页 |
