数学形态学方法与随机场图像分割研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·几种典型的图像特征 | 第12-14页 |
| ·图像分割的作用 | 第14-16页 |
| ·本文的主要贡献 | 第16-17页 |
| ·文章组织结构 | 第17-20页 |
| 第2章 基本理论 | 第20-42页 |
| ·形态学基本理论 | 第20-26页 |
| ·二值数学形态学 | 第21-25页 |
| ·灰度形态学 | 第25-26页 |
| ·随机场基本理论 | 第26-36页 |
| ·Markov随机场定义 | 第27-31页 |
| ·Gibbs随机场 | 第31-32页 |
| ·重要的MRF模型 | 第32-36页 |
| ·随机优化基本理论 | 第36-40页 |
| ·遗传算法与自然选择 | 第36-37页 |
| ·遗传算法的优点 | 第37-38页 |
| ·遗传算法自身的局限性 | 第38页 |
| ·遗传算法的运算流程 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第3章 基于三点结构元的形态学角检测 | 第42-54页 |
| ·角点提取算法回顾 | 第42-43页 |
| ·角检测设计思想 | 第43-44页 |
| ·三角形结构元检测算法 | 第44-45页 |
| ·三顶点结构元检测算法 | 第45-52页 |
| ·点结构元特点 | 第45-47页 |
| ·三顶点结构元形态学运算分析 | 第47-49页 |
| ·实验结果 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第4章 利用圆结构元的形态学角检测 | 第54-70页 |
| ·形态学角检测研究 | 第54-55页 |
| ·算法的设计思想 | 第55页 |
| ·角检测算法 | 第55-64页 |
| ·基于圆结构元的角检测 | 第55-58页 |
| ·结构元尺寸自学习 | 第58-60页 |
| ·角点检测实验结果 | 第60-62页 |
| ·角度及朝向估计 | 第62-64页 |
| ·灰度及彩色图像的角检测 | 第64-67页 |
| ·EM图像分割 | 第64-66页 |
| ·实验结果与分析 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-70页 |
| 第5章 基于几何特征的车体识别仿真研究 | 第70-80页 |
| ·车检测研究背景 | 第70-72页 |
| ·图像聚类分割 | 第72-73页 |
| ·车体检测 | 第73-78页 |
| ·车体位置抽取 | 第73-75页 |
| ·车体轮廓恢复 | 第75-76页 |
| ·车体识别实验 | 第76-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 第6章 基于多变量类别自适应的图像分割算法 | 第80-92页 |
| ·随机场分割模型概述 | 第80-81页 |
| ·相关算法研究 | 第81页 |
| ·算法设计思想 | 第81-82页 |
| ·CASVFMM算法简介 | 第82-84页 |
| ·本章改进算法 | 第84-90页 |
| ·势函数修正 | 第85-86页 |
| ·收敛条件修正 | 第86页 |
| ·对比实验 | 第86-90页 |
| ·本章小结 | 第90-92页 |
| 第7章 非齐次空间变量混合模型的图像分割方法研究 | 第92-108页 |
| ·随机场分割算法概述 | 第92-93页 |
| ·算法设计思想 | 第93页 |
| ·相关算法 | 第93-95页 |
| ·本章改进算法 | 第95-100页 |
| ·NHSVFMM算法描述 | 第96-98页 |
| ·平滑因子B的估计方式 | 第98-100页 |
| ·对比实验 | 第100-106页 |
| ·边缘敏感因子B_1B_2的分割结果 | 第101-104页 |
| ·色彩敏感因子B_3的分割结果 | 第104-106页 |
| ·本章小结 | 第106-108页 |
| 第8章 形态学在随机场平滑先验模型中的应用 | 第108-120页 |
| ·算法设计思想 | 第108页 |
| ·随机场平滑先验模型研究背景 | 第108-111页 |
| ·区域形态学参数估计 | 第111-118页 |
| ·参数估计方法 | 第112-113页 |
| ·区域参数估计在分割中的应用 | 第113-115页 |
| ·实验仿真 | 第115-118页 |
| ·本章小结 | 第118-120页 |
| 第9章 结束语 | 第120-124页 |
| 参考文献 | 第124-132页 |
| 致谢 | 第132-134页 |
| 攻读博士期间发表的论文 | 第134页 |
