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基于小波域HMT模型的动态纹理分割方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题的研究背景及意义第10-11页
    1.2 课题研究主要方法与研究现状第11-15页
        1.2.1 动态纹理方法第11-13页
        1.2.2 小波域HMT模型方法第13-15页
    1.3 课题的研究内容及章节安排第15-16页
第2章 小波变换理论及小波域HMT模型第16-39页
    2.1 小波变换理论第16-21页
        2.1.1 小波变换的特性第16-19页
        2.1.2 连续小波变换第19-20页
        2.1.3 离散小波变换第20-21页
    2.2 图像的小波域统计模型第21-23页
        2.2.1 尺度内模型第22页
        2.2.2 尺度间模型第22-23页
        2.2.3 结合尺度内与尺度间的混合模型第23页
    2.3 隐马尔可夫模型第23-29页
        2.3.1 HMM的定义第24-25页
        2.3.2 关于HMM的几个假设第25页
        2.3.3 HMM的三个基本问题第25-29页
    2.4 小波域HMT模型第29-37页
        2.4.1 小波信号统计模型第29-31页
        2.4.2 小波域HMT建模第31-35页
        2.4.3 HMT模型参数估计第35-37页
    2.5 本章小结第37-39页
第3章 基于小波域LMM-HMT模型的动态纹理分割第39-61页
    3.1 引言第39页
    3.2 三维小波域LMM-HMT模型第39-46页
        3.2.1 三维小波变换第39-41页
        3.2.2 三维小波域LMM-HMT建模第41-42页
        3.2.3 三维LMM-HMT概率模型第42-43页
        3.2.4 像素点概率模型第43-46页
    3.3 基于小波域HMT模型的动态纹理分割第46-51页
        3.3.1 基于似然计算的粗分割第47-48页
        3.3.2 基于上下文关系的多尺度融合第48-50页
        3.3.3 基于混合模型的像素级分割第50-51页
    3.4 实验结果与性能分析第51-60页
        3.4.1 粗分割方法对比第52-56页
        3.4.2 多尺度融合方法对比第56-57页
        3.4.3 像素级方法对比第57-60页
    3.5 本章小结第60-61页
第4章 基于小波域HMT-3S模型的动态纹理分割第61-72页
    4.1 引言第61页
    4.2 三维小波域HMT-3S模型第61-66页
        4.2.1 二维小波域HMT-3S模型建模第61-62页
        4.2.2 三维小波域HMT-3S模型建模第62-64页
        4.2.3 HMT-3S模型参数估计第64-66页
    4.3 基于小波域HMT-3S模型的动态纹理分割第66-68页
        4.3.1 基于似然计算的粗分割第66页
        4.3.2 基于上下文关系的多尺度融合第66-68页
    4.4 实验结果与性能分析第68-71页
    4.5 本章小结第71-72页
结论第72-74页
参考文献第74-79页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第79-80页
致谢第80页

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