摘要 | 第6-8页 |
Abstract | 第8-9页 |
第1章 绪论 | 第10-16页 |
1.1 研究目的及意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
1.2.1 基于阈值的分割方法 | 第11-12页 |
1.2.2 基于边缘的分割方法 | 第12页 |
1.2.3 基于区域的分割方法 | 第12页 |
1.2.4 基于特定理论的分割方法 | 第12页 |
1.3 主要研究内容 | 第12-13页 |
1.4 论文框架结构 | 第13-16页 |
第2章 彩色图像分割的相关理论研究 | 第16-34页 |
2.1 图像颜色的相关研究 | 第16-18页 |
2.1.1 颜色直方图 | 第16-17页 |
2.1.2 颜色矩特征 | 第17页 |
2.1.3 颜色相关图 | 第17-18页 |
2.2 图像纹理的相关研究 | 第18-19页 |
2.2.1 灰度共生矩阵 | 第18页 |
2.2.2 Gabor滤波器 | 第18-19页 |
2.2.3 LBP纹理特征 | 第19页 |
2.3 粗糙集理论 | 第19-25页 |
2.3.1 信息系统 | 第19-20页 |
2.3.2 不可分辨关系 | 第20-21页 |
2.3.3 上近似和下近似 | 第21-22页 |
2.3.4 属性独立性 | 第22-23页 |
2.3.5 属性核与属性简化 | 第23-25页 |
2.4 马尔科夫随机场理论 | 第25-27页 |
2.4.1 Ising模型 | 第25页 |
2.4.2 Potts模型 | 第25-26页 |
2.4.3 MLL模型 | 第26页 |
2.4.4 高斯模型 | 第26-27页 |
2.4.5 LP模型 | 第27页 |
2.5 基于MRF分割模型的最优准则 | 第27-29页 |
2.5.1 最大后验概率准则 | 第27-28页 |
2.5.2 最大后验边缘概率准则 | 第28页 |
2.5.3 最小方差估计准则 | 第28页 |
2.5.4 序列最大后验概率估计准则 | 第28-29页 |
2.6 最优解求解算法 | 第29-33页 |
2.6.1 条件迭代算法 | 第29页 |
2.6.2 Gibbs采样算法 | 第29页 |
2.6.3 蚁群算法 | 第29-31页 |
2.6.4 遗传算法 | 第31页 |
2.6.5 模拟退火算法 | 第31-32页 |
2.6.6 禁忌搜索算法 | 第32-33页 |
2.7 本章小结 | 第33-34页 |
第3章 基于多尺度粗糙集的图像粗分割 | 第34-44页 |
3.1 粗糙指数 | 第34-39页 |
3.2 尺度选择 | 第39-40页 |
3.2.1 多尺度粗糙度熵 | 第39页 |
3.2.2 尺度估计 | 第39-40页 |
3.3 多尺度粗糙集分割 | 第40-41页 |
3.4 区域融合 | 第41-42页 |
3.5 本章小结 | 第42-44页 |
第4章 基于自适应可变权重马尔科夫随机场的图像细分割 | 第44-58页 |
4.1 特征提取 | 第44-47页 |
4.1.1 颜色特征 | 第44-46页 |
4.1.2 纹理特征 | 第46-47页 |
4.2 马尔科夫随机场在图像中的应用 | 第47-51页 |
4.3 自适应权重的多特征马尔科夫随机场 | 第51-52页 |
4.3.1 区域标签分量和数据特征分量 | 第51-52页 |
4.3.2 自适应权重MRF分割模型 | 第52页 |
4.4 禁忌搜索算法 | 第52-55页 |
4.4.1 参数初始化 | 第53页 |
4.4.2 邻域对象 | 第53-54页 |
4.4.3 禁忌表 | 第54-55页 |
4.4.4 特赦准则 | 第55页 |
4.4.5 停止条件 | 第55页 |
4.5 离群点检测 | 第55-56页 |
4.6 本章小结 | 第56-58页 |
第5章 实验流程与分析 | 第58-68页 |
5.1 实验环境 | 第58页 |
5.2 实验流程 | 第58页 |
5.3 实验结果与分析 | 第58-65页 |
5.3.1 粗分割 | 第59-62页 |
5.3.2 细分割 | 第62-65页 |
5.4 本章小结 | 第65-68页 |
第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
6.1 论文工作总结 | 第68页 |
6.2 未来工作展望 | 第68-70页 |
参考文献 | 第70-74页 |
致谢 | 第74-76页 |
攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第76页 |