基于二维信息熵和马尔科夫随机场的运动目标检测研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·课题国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·运动目标检测的主要内容 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·典型应用 | 第13-15页 |
| ·主要研究方法 | 第15-16页 |
| ·论文主要工作及内容安排 | 第16-18页 |
| 第二章 二维最大信息熵的图像分割 | 第18-23页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·最大熵的分割方法 | 第18-22页 |
| ·信息熵的概念 | 第18-19页 |
| ·一维最大熵图像分割 | 第19-20页 |
| ·二维最大熵图像分割 | 第20-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 马尔科夫随机场 | 第23-30页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·马尔科夫随机场理论 | 第23-25页 |
| ·马尔科夫性 | 第23-24页 |
| ·随机场的定义 | 第24-25页 |
| ·马尔科夫随机场定义及性质 | 第25页 |
| ·马尔科夫随机场与图像处理 | 第25-29页 |
| ·贝叶斯理论在马尔科夫随机场的应用 | 第26页 |
| ·能量函数的构造与求解 | 第26-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于二维最大熵的运动目标检测 | 第30-44页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·基于二维最大熵目标检测的算法及结果 | 第30-43页 |
| ·二维空间最大熵门限分割: | 第30-31页 |
| ·二维时空熵的运动检测算法 | 第31-35页 |
| ·实验结果 | 第35-40页 |
| ·参数分析 | 第40-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于双马尔科夫场的运动目标检测 | 第44-49页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·基于双马尔科夫场的运动目标检测 | 第44-48页 |
| ·双马尔科夫随机场定义: | 第44页 |
| ·双马尔科夫随机场系统能量函数构造 | 第44-46页 |
| ·ICM算法流程图 | 第46-47页 |
| ·实验结果 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第六章 基于马尔科夫随机场的运动边缘检测 | 第49-59页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·基于图像边缘的运动边缘检测 | 第49-51页 |
| ·基于马尔科夫随机场的边缘检测 | 第51-58页 |
| ·马尔科夫随机场定义 | 第51-52页 |
| ·马尔科夫随机场系统能量函数模型 | 第52-53页 |
| ·算法流程图 | 第53-54页 |
| ·实验结果 | 第54-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 结束语 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第67页 |
