基于邻域统计特征MRF的图像分割算法
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 图像分割发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 马尔科夫随机场模型的发展现状 | 第13-18页 |
| 1.3 图像分割评价指标 | 第18-19页 |
| 1.4 实验图像库 | 第19页 |
| 1.5 本文的主要工作和结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 基于空间修正MRF的图像分割算法 | 第21-38页 |
| 2.1 MRF图像分割的基本理论分析 | 第21-25页 |
| 2.2 基于空间修正的MRF模型 | 第25-28页 |
| 2.2.1 改进的MRF模型描述 | 第25-26页 |
| 2.2.2 空间隶属度的构建 | 第26页 |
| 2.2.3 空间修正MRF模型的构建 | 第26-28页 |
| 2.3 算法描述 | 第28-29页 |
| 2.4 实验对比与分析 | 第29-37页 |
| 2.4.1 参数设置 | 第30页 |
| 2.4.2 实验结果对比分析 | 第30-35页 |
| 2.4.3 性能对比分析 | 第35-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 多特征自适应势函数MRF的图像分割算法 | 第38-55页 |
| 3.1 相关特征分析 | 第38-41页 |
| 3.1.1 Gabor纹理特征 | 第38-40页 |
| 3.1.2 颜色空间特征 | 第40-41页 |
| 3.2 结合多特征的改进的MRF模型 | 第41-45页 |
| 3.2.1 结合多特征特征场的构建 | 第41-42页 |
| 3.2.2 标记场的构建 | 第42-43页 |
| 3.2.3 改进MLL模型的构建 | 第43-44页 |
| 3.2.4 目标函数的构建 | 第44-45页 |
| 3.3 改进算法描述 | 第45-46页 |
| 3.4 实验对比与分析 | 第46-54页 |
| 3.4.1 参数设置 | 第47页 |
| 3.4.2 实验结果对比分析 | 第47-51页 |
| 3.4.3 性能对比分析 | 第51-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于概率自适应多尺度MRF的图像分割算法 | 第55-73页 |
| 4.1 多尺度MRF图像分割的基本理论 | 第55-59页 |
| 4.1.1 小波变换理论简析 | 第55-56页 |
| 4.1.2 基于小波变换的多尺度MRF | 第56-59页 |
| 4.2 基于概率自适应的多尺度MRF模型 | 第59-63页 |
| 4.2.1 改进的势函数及分析 | 第59-62页 |
| 4.2.2 改进的能量项权重及分析 | 第62-63页 |
| 4.3 改进算法描述 | 第63-64页 |
| 4.4 实验对比与分析 | 第64-72页 |
| 4.4.1 参数设置 | 第64-65页 |
| 4.4.2 实验结果对比分析 | 第65-69页 |
| 4.4.3 性能对比分析 | 第69-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 作者简介 | 第83页 |
