| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·统计图像建模与图像分割的研究进展 | 第10-12页 |
| ·论文的研究意义和主要工作 | 第12-13页 |
| ·论文的结构 | 第13-15页 |
| 第二章 小波分析理论与统计图像建模方法 | 第15-25页 |
| ·小波变换理论 | 第15-19页 |
| ·傅立叶变换 | 第15-16页 |
| ·连续小波变换 | 第16页 |
| ·离散小波变换和多分辨分析 | 第16-18页 |
| ·二维离散小波变换 | 第18-19页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第19-21页 |
| ·隐马尔可夫模型的定义 | 第19-20页 |
| ·隐马尔可夫模型的假设条件 | 第20-21页 |
| ·隐马尔可夫模型的三个基本问题 | 第21页 |
| ·小波域统计图像建模 | 第21-25页 |
| ·小波变换的三级统计特性及其机理分析 | 第21-22页 |
| ·小波域隐马尔可夫模型 | 第22-24页 |
| ·期望最大化算法(EM) | 第24-25页 |
| 第三章 基于EHMM-HMT和MSWHMT模型的多尺度图像分割 | 第25-59页 |
| ·图像分割概述及经典方法 | 第25-28页 |
| ·图像分割概述 | 第25-26页 |
| ·图像分割的经典方法 | 第26-28页 |
| ·基于EHMM-HMT模型的图像分割算法 | 第28-35页 |
| ·HMM-HMT模型 | 第28-30页 |
| ·EHMM-HMT模型 | 第30-33页 |
| ·EHMM-HMT模型参数估计 | 第33-34页 |
| ·最粗尺度上的初分割 | 第34-35页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第35-37页 |
| ·最粗尺度上的初分割实验及分析 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37页 |
| ·基于MSWHMT模型的多尺度图像分割方法 | 第37-42页 |
| ·多尺度图像分割算法特点 | 第38页 |
| ·MSWHMT模型 | 第38-40页 |
| ·基于MSWHMT模型的各细尺度初分割 | 第40-42页 |
| ·结合边界信息的多尺度贝叶斯融合策略 | 第42-45页 |
| ·边界的定义及其检测 | 第42-43页 |
| ·结合边界信息的多尺度贝叶斯融合策略 | 第43-44页 |
| ·基于EHMM-HMTM与SMWHMT模型的多尺度图像分割算法总流程 | 第44-45页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第45-57页 |
| ·各细尺度的初分割实验及分析 | 第45-49页 |
| ·最终分割实验及分析之一(细纹理) | 第49-51页 |
| ·最终分割实验及分析之二(粗纹理) | 第51-53页 |
| ·最终分割实验及分析之三(非均匀纹理) | 第53-55页 |
| ·最终分割实验及分析之四(混合纹理) | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第四章 基于EHMM-HMT3S与MSWHMT-3S模型的多尺度图像分割 | 第59-71页 |
| ·由HMT模型到HMT-3S模型 | 第59-62页 |
| ·小波域HMT模型 | 第59-61页 |
| ·小波域HMT-3S模型 | 第61-62页 |
| ·基于EHMM-HMT3S模型的图像分割方法 | 第62-64页 |
| ·EHMM-HMT3S模型 | 第62-63页 |
| ·EHMM-HMT3S模型参数估计 | 第63页 |
| ·基于EHMM-HMT3S模型最粗尺度的初分割 | 第63-64页 |
| ·基于MSWHMT-3S模型的多尺度图像分割方法 | 第64-65页 |
| ·基于MSWHMT-3S模型各细尺度上的初分割 | 第64-65页 |
| ·MSWHMT-3S模型的复杂度 | 第65页 |
| ·数值实验及结果分析 | 第65-69页 |
| ·非均匀纹理分割实验及分析 | 第65-67页 |
| ·混合纹理分割实验及分析 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-75页 |
| ·论文工作总结 | 第71-72页 |
| ·进一步工作展望 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-85页 |
| 研究生期间撰写的论文 | 第85页 |
