基于马尔可夫随机场的运动目标分割算法研究

第一章 概述	第1-25页
·引言	第13-14页
·序列图像中运动目标分割技术的发展及研究动态	第14-20页
·基于运动信息的运动目标检测算法	第14-17页
·光流估计算法	第14-15页
·变化检测算法	第15-16页
·运动恢复结构算法	第16-17页
·基于运动信息的参数模型方法	第17页
·基于空间信息的图像分割算法	第17-19页
·基于轮廓的分割算法	第18页
·基于区域的分割算法	第18-19页
·结合时空信息的运动目标检测算法	第19-20页
·本文的运动目标分割方案	第20-25页
·方案的选取	第20-22页
·方案的实现	第22-23页
·方案中的改进与创新	第23-25页
第二章 色彩聚类算法实现	第25-36页
·色彩空间的选取	第25-26页
·色彩聚类算法的实现	第26-32页
·色彩聚类算法的选取	第26-27页
·数据结构的选取	第27-29页
·色彩聚类算法	第29-31页
·色彩聚类后续算法	第31-32页
·色彩聚类算法实验结果	第32-36页
第三章 基于马尔可夫随机场模型的运动目标分割算法	第36-77页
·马尔可夫随机场模型	第36-49页
·邻域系统和基团	第37-39页
·邻域系统	第37-39页
·基团	第39页
·图像初始标记场的自动获取	第39-42页
·灰度图像标记场的自动获取	第40-41页
·彩色图像初始标记场的自动获取	第41-42页
·阈值设定方法的选取	第42-48页
·预定阈值法	第43页
·极小值点阈值法	第43-44页
·均值法	第44-48页
·MAP估算算法	第48-49页
·时空马尔可夫随机场模型	第49-53页
·时空二阶邻域系统	第49-51页
·时空马尔可夫随机场模型能量函数的修正	第51-52页
·传统时空马尔可夫随机场模型的分割结果	第52-53页
·一种改进的时空马尔可夫随机场模型	第53-65页
·遮挡显露现象的产生机理以及解决方法	第53-56页
·改进的时空二阶邻域系统	第56-57页
·采用改进邻域系统的模型分割结果	第57-58页
·色彩信息的融合	第58-61页
·一种改进的时空马尔可夫随机场模型的分割结果	第61-65页
·一种新的时空马尔可夫随机场模型	第65-72页
·一种新的时空马尔可夫随机场模型	第66页
·先验模型能量	第66-67页
·条件模型能量	第67-68页
·信息融合参数设定	第68-70页
·一种新的时空马尔可夫随机场模型的实验结果	第70-72页
·两种方案的实时性分析	第72-77页
第四章 两方案进行运动目标分割的优缺点	第77-80页
致谢	第80-81页
参考文献	第81-84页