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基于马尔科夫随机场的图像分割算法及其在变化检测中的应用研究

摘要第1-4页
Abstract第4-5页
目录第5-7页
1 绪论第7-15页
   ·研究背景和意义第7-8页
   ·图像分割概述第8-12页
     ·图像分割的定义第8-9页
     ·图像分割的研究现状第9-12页
   ·基于MRF的图像分割综述第12-14页
     ·基于MRF模型提取特征再分割第13页
     ·基于图像建模的影像分割第13-14页
   ·本文的研究内容第14-15页
2 马尔科夫随机场模型概述第15-26页
   ·MARKOV随机场的基本理论第15-21页
     ·基本概念第15-18页
     ·常用Markov随机场模型第18-21页
   ·常用的MARKOV随机场参数估计方法第21-23页
     ·极大似然估计第21页
     ·最大伪似然估计第21-22页
     ·基于遗传算法的参数估计第22-23页
     ·基于期望最大算法的参数估计第23页
   ·图像分割的最优准则第23-25页
     ·MAP准则第24页
     ·SMAP准则第24-25页
   ·小结第25-26页
3 一种基于MRF的变权重小波域图像分割方法第26-49页
   ·MRF图像分割基本理论第26-27页
   ·图像特征场模型第27-29页
     ·FGMM模型第27-28页
     ·GMRF模型第28-29页
   ·常见的MRF分割算法第29-32页
     ·迭代条件模式第29页
     ·模拟退火算法第29-31页
     ·ICM算法实现第31-32页
   ·基于小波变换的多尺度图像分割算法第32-48页
     ·图像金字塔第32-33页
     ·小波变换第33-35页
     ·简单的多分辨率建模及图像分割实现第35-41页
     ·变权重小波域多尺度MRF影像分割第41-48页
   ·小结第48-49页
4 变权重小波域多尺度MRF影像分割在变化检测中的应用第49-57页
   ·变化检测概述及常见的变化检测方法第49-50页
   ·一种顾及区域变化率基于变权重小波域MRMRF的变化检测第50-56页
     ·获得差值影像第50-53页
     ·顾及区域变化率的变化检测第53-56页
   ·小结第56-57页
5 总结与展望第57-59页
   ·论文总结第57页
   ·展望与设想第57-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-66页
附录第66页

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