基于Markov随机场的图像分割方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·本课题的研究目的和意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文概述 | 第12-14页 |
| ·本课题研究主要内容 | 第12-13页 |
| ·本课题研究的难点 | 第13页 |
| ·论文的章节安排 | 第13-14页 |
| ·小结 | 第14-15页 |
| 第二章 图像分割概述 | 第15-28页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·图像分割的定义 | 第15-16页 |
| ·图像分割方法 | 第16-27页 |
| ·区域分割 | 第16-19页 |
| ·边缘检测 | 第19-25页 |
| ·特定理论的图像分割技术 | 第25-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 MRF 图像分割的预处理技术 | 第28-34页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·图像处理中的噪声 | 第28-30页 |
| ·噪声来源 | 第28页 |
| ·噪声的类型 | 第28-30页 |
| ·图像增强技术 | 第30-33页 |
| ·增强对比度 | 第30-31页 |
| ·图像平滑处理 | 第31-33页 |
| ·K-Means 图像分割 | 第33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第四章 Markov 随机场理论 | 第34-38页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·Markov 随机场基本概念 | 第34-35页 |
| ·邻域系统和基团 | 第34-35页 |
| ·Markov 随机场 | 第35页 |
| ·Markov 随机场与Gibbs 随机场原理 | 第35-36页 |
| ·Gibbs 随机场定义 | 第35-36页 |
| ·Markov-Gibbs 等价性 | 第36页 |
| ·基于Markov 随机场的贝叶斯估计 | 第36-37页 |
| ·MRF-MAP 准则 | 第37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第五章 Markov 随机场的模型建立及分割算法 | 第38-49页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·标记场模型建立 | 第38-40页 |
| ·Ising 模型 | 第38页 |
| ·Potts 模型 | 第38-39页 |
| ·MLL 模型 | 第39-40页 |
| ·特征场模型建立 | 第40-42页 |
| ·FGMM 模型 | 第40页 |
| ·FGMM 模型的参数估计 | 第40-42页 |
| ·基于Markov 随机场的分割算法 | 第42-48页 |
| ·目前流行的分割算法 | 第42-44页 |
| ·改进的快速迭代条件模式算法 | 第44-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第49-51页 |
| ·工作总结 | 第49-50页 |
| ·工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
