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基于多尺度粗糙集和可变权重MRF的彩色图像分割

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

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