| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第10-15页 |
| 1.2.1 图像分割方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 概率图模型研究 | 第11-14页 |
| 1.2.3 形状先验研究 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容和组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 概率图模型理论基础 | 第17-25页 |
| 2.1 概率图模型发展历程 | 第17-18页 |
| 2.2 概率图模型简介 | 第18-21页 |
| 2.2.1 贝叶斯网络 | 第18-19页 |
| 2.2.2 马尔可夫随机场 | 第19-20页 |
| 2.2.3 条件随机场 | 第20-21页 |
| 2.3 推理算法 | 第21-23页 |
| 2.3.1 BP算法 | 第22页 |
| 2.3.2 Graph cuts算法 | 第22-23页 |
| 2.4 参数估计 | 第23-24页 |
| 2.5 小结 | 第24-25页 |
| 第3章 结合形状先验和边缘一致性约束的MRF图像分割 | 第25-41页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 图像分割中的马尔可夫随机场建模 | 第26-28页 |
| 3.3 结合形状先验和边缘一致性约束的MRF图像分割 | 第28-33页 |
| 3.3.1 外观先验 | 第28-29页 |
| 3.3.2 一致性约束先验 | 第29-32页 |
| 3.3.3 Graph cuts能量最小化 | 第32-33页 |
| 3.4 算法步骤 | 第33-34页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第34-39页 |
| 3.6 小结 | 第39-41页 |
| 第4章 结合形状先验的CRF图像分割 | 第41-53页 |
| 4.1 引言 | 第41-42页 |
| 4.2 图像分割中的条件随机场建模 | 第42-43页 |
| 4.3 结合形状先验的CRF图像分割 | 第43-46页 |
| 4.3.1 颜色特征能量项 | 第43-44页 |
| 4.3.2 形状先验能量项 | 第44-45页 |
| 4.3.3 形状对齐 | 第45-46页 |
| 4.3.4 Graph cuts推理求解 | 第46页 |
| 4.4 算法步骤 | 第46-47页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第47-52页 |
| 4.6 小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53-54页 |
| 5.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第65页 |