基于马尔科夫随机场的SAR图像处理
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-18页 |
| 1.1.1 图像分割背景及意义 | 第14-17页 |
| 1.1.2 道路检测背景，发展现状及意义 | 第17-18页 |
| 1.2 论文主要工作及安排 | 第18-20页 |
| 第二章 马尔科夫随机场 | 第20-32页 |
| 2.1 概述 | 第20-21页 |
| 2.2 马尔科夫场基础理论介绍 | 第21-26页 |
| 2.2.1 随机场的介绍 | 第21页 |
| 2.2.2 邻域与子团 | 第21-22页 |
| 2.2.3 吉布斯场和马尔科夫随机场的等价性 | 第22-24页 |
| 2.2.4 常用MRF随机场模型介绍 | 第24-26页 |
| 2.3 MRF在图像处理中的应用 | 第26-30页 |
| 2.3.1 MRF-MAP | 第26-27页 |
| 2.3.2 ICM算法 | 第27页 |
| 2.3.3 HCF算法 | 第27-29页 |
| 2.3.4 模拟退火算法 | 第29-30页 |
| 2.4 本章总结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于统计模型的SAR图像海陆分割 | 第32-48页 |
| 3.1 概述 | 第32页 |
| 3.2 SAR图像统计模型介绍 | 第32-35页 |
| 3.2.1 矩估计 | 第33页 |
| 3.2.2 KL距离 | 第33-34页 |
| 3.2.3 分布模型的参数估计 | 第34-35页 |
| 3.3 结合马尔科夫理论进行分割 | 第35-37页 |
| 3.3.1 预处理及似然分割 | 第35页 |
| 3.3.2 结合马尔科夫随机场分割 | 第35-37页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第37-45页 |
| 3.4.1 分析预处理对分割结果的影响 | 第37-41页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第41-45页 |
| 3.5 本章总结 | 第45-48页 |
| 第四章 SAR图像中的道路检测 | 第48-60页 |
| 4.1 概述 | 第48页 |
| 4.2 边缘检测 | 第48-51页 |
| 4.3 hough变换 | 第51-52页 |
| 4.4 马尔科夫随机场理论的应用 | 第52-55页 |
| 4.4.1 随机场及能量的定义 | 第52-55页 |
| 4.4.2 ICM能量最小化 | 第55页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第55-59页 |
| 4.5.1 实验结果分析 | 第55-58页 |
| 4.5.2 分析参数对检测结果的影响 | 第58-59页 |
| 4.6 总结 | 第59-60页 |
| 第五章 工作总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第60-61页 |
| 5.2 工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 作者简介 | 第68-69页 |
