| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| 1．1 纹理概述 | 第7-9页 |
| 1．2 论文结构 | 第9-11页 |
| 第二章 纹理分析的常用方法 | 第11-27页 |
| 2．1 空间位置的一般描述 | 第11页 |
| 2．2 纹理分析的方法介绍 | 第11-16页 |
| 2．2．1 纹理分析的统计方法 | 第11-14页 |
| 2．2．2 纹理分析的数字变换方法 | 第14页 |
| 2．2．3 有序纹理的结构分析 | 第14-15页 |
| 2．2．4 基于模型的统计纹理分析 | 第15页 |
| 2．2．5 用分形理论分析纹理 | 第15-16页 |
| 2．3 模拟纹理的一般方法 | 第16-18页 |
| 2．3．1 LC模型方法 | 第16-17页 |
| 2．3．2 基于2-D Wold-Like分解的统一纹理模型 | 第17页 |
| 2．3．3 MA模型方法 | 第17页 |
| 2．3．4 顺序合成方法 | 第17页 |
| 2．3．5 CM模型方法 | 第17-18页 |
| 2．4 用长相关模型合成和估计随机场 | 第18-26页 |
| 2．4．1 有限格形随机场简介 | 第18页 |
| 2．4．2 关于长相关模型的介绍 | 第18-23页 |
| 2．4．3 模型中参数的估计方法 | 第23-25页 |
| 2．4．4 LC模型的参数提取 | 第25-26页 |
| 2．5 小结 | 第26-27页 |
| 第三章 吉布斯随机场和图象的纹理 | 第27-39页 |
| 3．1 概述 | 第27-30页 |
| 3．2 随机场和概率模型 | 第30-35页 |
| 3．2．1 马尔可夫随机场 | 第31-32页 |
| 3．2．2 吉布斯概率分布 | 第32-33页 |
| 3．2．3 吉布斯场和马尔可夫场的联系 | 第33页 |
| 3．2．4 势居中 | 第33-34页 |
| 3．2．5 GPDs的点积形式 | 第34-35页 |
| 3．2．6 最大似然函数的单峰性 | 第35页 |
| 3．3 随机张弛和随机近似 | 第35-39页 |
| 第四章 模拟纹理过程中建立的模型 | 第39-49页 |
| 4．1 几种模型的介绍 | 第39-41页 |
| 4．1．1 传统的吉布斯图象模型 | 第39-40页 |
| 4．1．2 多象素对相互作用的模型 | 第40页 |
| 4．1．3 几种吉布斯概率模型的介绍 | 第40-41页 |
| 4．1．3．1 非-马尔可夫吉布斯图象模型 | 第40-41页 |
| 4．1．3．2 马尔可夫吉布斯图象模型 | 第41页 |
| 4．1．3．3 简化的非马尔可夫模型 | 第41页 |
| 4．2 GPDs势的最大似然估计 | 第41-43页 |
| 4．3 势的首次近似 | 第43-44页 |
| 4．4 特性族的提取 | 第44-46页 |
| 4．5 随机近似的方法改进势的估计 | 第46-49页 |
| 第五章 纹理模拟实验及分析 | 第49-61页 |
| 5．1 模拟结果的比较 | 第49-53页 |
| 5．1．1 模拟结果对照及参数的选取 | 第49-53页 |
| 5．1．2 模拟结果的小结 | 第53页 |
| 5．2 模拟结果的统计分析 | 第53-61页 |
| 5．2．1 统计量 | 第53-55页 |
| 5．2．1．1 一阶统计量 | 第53-54页 |
| 5．2．1．2 二阶统计量 | 第54-55页 |
| 5．2．1．3 差分统计 | 第55页 |
| 5．2．2 分析结果 | 第55-61页 |
| 5．2．2．1 灰度概率分布 | 第55-57页 |
| 5．2．2．2 统计分析结果 | 第57-61页 |
| 结束语 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |