| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 图像恢复的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.1.2 图像边缘检测的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 图像恢复的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 图像边缘检测的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本课题研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 2 马尔科夫随机场及其在图像恢复和边缘检测中的应用 | 第14-27页 |
| 2.1 马尔科夫随机场理论 | 第14-17页 |
| 2.1.1 马尔科夫随机场的数学描述 | 第14页 |
| 2.1.2 邻域系统和势团 | 第14-16页 |
| 2.1.3 马尔科夫随机场与吉布斯分布的等价关系 | 第16-17页 |
| 2.2 马尔科夫随机场模型 | 第17-21页 |
| 2.2.1 常用模型 | 第17-19页 |
| 2.2.2 优化算法 | 第19-21页 |
| 2.3 马尔科夫随机场在图像恢复中的应用 | 第21-24页 |
| 2.3.1 传统图像恢复算法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 马尔科夫随机场图像恢复算法 | 第23-24页 |
| 2.4 马尔科夫随机场在边缘检测中的应用 | 第24-27页 |
| 3 基于马尔科夫随机场的木材图像恢复 | 第27-37页 |
| 3.1 原始木材图像的选取 | 第27页 |
| 3.2 对添加椒盐噪声的图像恢复处理 | 第27-32页 |
| 3.2.1 均值滤波处理 | 第28-30页 |
| 3.2.2 马尔科夫随机场算法处理 | 第30-32页 |
| 3.3 对添加高斯噪声的图像恢复处理 | 第32-36页 |
| 3.3.1 均值滤波处理 | 第32-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于马尔科夫随机场的木材图像边缘检测 | 第37-44页 |
| 4.1 原始木材图像的选取 | 第37页 |
| 4.2 直接进行边缘检测 | 第37-39页 |
| 4.3 马尔科夫随机场处理后进行边缘检测 | 第39-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 附录 | 第49-53页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |