| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题目的和意义 | 第9页 |
| ·SAR图像概述 | 第9-11页 |
| ·马尔科夫随机场图像模型和图像分割的研究进展 | 第11-13页 |
| ·图像模型研究的进展 | 第11-13页 |
| ·马尔可夫随机场模型 | 第11-12页 |
| ·最大后验概率估计算法 | 第12-13页 |
| ·图象分割研究的进展 | 第13页 |
| ·论文主要工作及内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 图像分割基础 | 第15-29页 |
| ·图像分割技术概述 | 第15-22页 |
| ·图像分割算法 | 第16-20页 |
| ·基于阈值的分割 | 第16页 |
| ·基于边缘的分割 | 第16-17页 |
| ·基于区域特性的分割 | 第17-18页 |
| ·基于统计模式分类的分割 | 第18-19页 |
| ·基于神经网络的分割 | 第19-20页 |
| ·基于数学形态的分割 | 第20页 |
| ·图像分割评价 | 第20-22页 |
| ·图像分割评价 | 第20-21页 |
| ·分割评价准则 | 第21-22页 |
| ·MRF图像模型 | 第22-25页 |
| ·Markov Random Field | 第22-23页 |
| ·基于MRF模型的图像分割框架 | 第23-24页 |
| ·贝叶斯置信传播算法 | 第24-25页 |
| ·图像表示的多尺度几何分析 | 第25-29页 |
| ·多尺度几何分析的发展 | 第25-27页 |
| ·多尺度几何分析的应用 | 第27-29页 |
| 第三章 基于非下采样CONTOURLET和MRF的纹理图像分割 | 第29-39页 |
| ·基于多尺度几何分析的纹理特征提取 | 第29-33页 |
| ·纹理分析 | 第29-30页 |
| ·基于多尺度几何分析的纹理特征提取 | 第30-33页 |
| ·基于能量测度的子带特征提取 | 第31页 |
| ·基于方差的子带特征提取 | 第31页 |
| ·基于Hu不变矩的子带特征提取 | 第31-32页 |
| ·基于系数共生矩阵的子带特征提取 | 第32-33页 |
| ·非下采样CONTOURLET变换 | 第33-34页 |
| ·基于广义高斯模型和MRF的纹理图像分割 | 第34-37页 |
| ·纹理特征 | 第34-35页 |
| ·分割算法描述 | 第35-36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于MRF模型与贝叶斯置信传播的SAR图像分割 | 第39-57页 |
| ·基于区域MRF模型和贝叶斯置信传播的SAR图像分割 | 第39-48页 |
| ·MRF模型和贝叶斯置信传播 | 第40-42页 |
| ·基于像素的MRF图像模型 | 第40-41页 |
| ·基于区域的MRF图像模型 | 第41-42页 |
| ·基于区域MRF模型和贝叶斯置信传播的SAR图像分割 | 第42-45页 |
| ·势函数的定义 | 第42-44页 |
| ·分割算法步骤 | 第44-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-48页 |
| ·本节小结 | 第48页 |
| ·基于多层次MRF模型和贝叶斯置信传播的SAR图像分割 | 第48-55页 |
| ·图像的层次MRF模型 | 第50-51页 |
| ·基于层次MRF和贝叶斯置信传播的SAR图像分割算法 | 第51-53页 |
| ·层次贝叶斯置信传播 | 第51-52页 |
| ·分割算法描述 | 第52-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-55页 |
| ·本节小结 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 基于HMRF模型与贝叶斯置信传播的SAR图像分割 | 第57-75页 |
| ·基于统计图像模型的图像分割 | 第58-62页 |
| ·高斯有限混合模型 | 第58-59页 |
| ·HMRF模型 | 第59-61页 |
| ·HMRMF模型 | 第61-62页 |
| ·基于MRF模型和最大后验概率估计的图像分割 | 第62-63页 |
| ·基于HMRF模型和贝叶斯置信传播的图像分割 | 第63-65页 |
| ·实验结果及分析 | 第65-73页 |
| ·人工合成噪声图像的分割结果 | 第66-69页 |
| ·加性高斯噪声的人工合成图像分割 | 第66-68页 |
| ·乘性相干斑噪声的人工合成图像分割 | 第68-69页 |
| ·仿真SAR图像的分割结果 | 第69-71页 |
| ·真实SAR图像的分割结果 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第六章 总结和展望 | 第75-77页 |
| ·论文工作总结 | 第75-76页 |
| ·进一步工作展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 硕士期间的研究成果 | 第85页 |
