多尺度马尔可夫随机场图像分割方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 目录 | 第8-12页 |
| 插图清单 | 第12-14页 |
| 表格清单 | 第14-15页 |
| 符号表 | 第15-17页 |
| 第一章 引言 | 第17-23页 |
| ·立论依据 | 第17-19页 |
| ·研究内容 | 第19-20页 |
| ·创新和意义 | 第20-23页 |
| 第二章 理论背景 | 第23-33页 |
| ·图像分割方法概述 | 第23-24页 |
| ·聚类方法 | 第23-24页 |
| ·活动轮廓模型方法 | 第24页 |
| ·随机场方法 | 第24页 |
| ·图论基础 | 第24-27页 |
| ·概率图模型推理 | 第27-29页 |
| ·概率图模型 | 第27-28页 |
| ·状态估计和推理 | 第28-29页 |
| ·变分方法 | 第29-31页 |
| ·凸优化 | 第29-30页 |
| ·拉格朗日对偶 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 精细尺度马尔可夫随机场分割 | 第33-47页 |
| ·工业应用背景下的图像分割问题 | 第33-35页 |
| ·统计图像分割模型 | 第35-40页 |
| ·马尔可夫随机场模型 | 第35-36页 |
| ·图像分割模型 | 第36-40页 |
| ·实验配置和结果 | 第40-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 多尺度马尔可夫随机场分割 | 第47-61页 |
| ·多尺度分割问题的提出和创新 | 第47-48页 |
| ·相关工作 | 第48页 |
| ·离散小波变换 | 第48-51页 |
| ·小波变换 | 第49页 |
| ·二维离散小波变换 | 第49-51页 |
| ·小波域图像统计建模 | 第51-56页 |
| ·高斯混合模型 | 第51-52页 |
| ·隐马尔可夫树(HMT)模型 | 第52-56页 |
| ·实验结果和讨论 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-61页 |
| 第五章 多尺度能量最小化分割 | 第61-81页 |
| ·能量最小化问题的提出和创新 | 第61-63页 |
| ·多尺度统计模型 | 第63-65页 |
| ·多尺度分类似然估计 | 第65-69页 |
| ·模型初始化 | 第65-66页 |
| ·无监督多尺度分类似然计算 | 第66-69页 |
| ·多尺度信息融合 | 第69-74页 |
| ·有向图构建 | 第70-71页 |
| ·多尺度能量函数 | 第71-73页 |
| ·图切分能量最小化 | 第73-74页 |
| ·实验结果和讨论 | 第74-79页 |
| ·WHMT模型无监督学习 | 第74-76页 |
| ·实验结果和讨论 | 第76-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 第六章 无约束凸优化多尺度分割 | 第81-93页 |
| ·无约束凸优化问题的提出和创新 | 第81-82页 |
| ·凸能量建模 | 第82-85页 |
| ·小波域映射 | 第82-83页 |
| ·能量函数构建 | 第83-84页 |
| ·能量重构 | 第84-85页 |
| ·拉格朗日对偶变换 | 第85-87页 |
| ·实验结果 | 第87-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第七章 总结与展望 | 第93-97页 |
| ·论文的研究工作总结 | 第93-94页 |
| ·主要创新点 | 第94-95页 |
| ·未来的工作展望 | 第95-97页 |
| 致谢 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-109页 |
| 附录 学术论文和科研成果目录 | 第109-110页 |
