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基于非参数正交多项式的图像分割和融合研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-22页
   ·选题的背景与意义第12-13页
   ·研究现状第13-19页
     ·非参数密度估计第13-15页
     ·有限混合模型第15-16页
     ·图像分割方法第16-18页
     ·图像融合方法第18-19页
   ·主要研究成果及内容安排第19-21页
     ·课题来源第19页
     ·研究内容与创新第19-20页
     ·研究内容安排第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第二章 相关知识第22-38页
   ·非参数密度估计理论第22-31页
     ·密度估计定义第22-23页
     ·密度估计量的基本性质第23-24页
     ·非参数密度估计通用表达式第24页
     ·直方图密度估计第24-26页
     ·核密度估计第26页
     ·正交多项式密度估计第26-31页
   ·混合模型第31-36页
     ·高斯混合模型第31-32页
     ·T混合模型第32-33页
     ·Dirichlet过程混合模型第33-34页
     ·Poisson分布混合模型第34-36页
   ·本章小结第36-38页
第三章 非参数正交多项式密度模型第38-54页
   ·正交多项式密度模型估计第38-47页
     ·基于分层抽样的正交多项式密度估计第38-39页
     ·一元正交多项式密度估计第39-41页
     ·基于一元正交多项式密度估计实验第41-43页
     ·多元正交多项式密度估计第43-45页
     ·基于分层抽样的多元止交多项式密度估计实验第45-47页
   ·正交多项式混合密度模型第47页
   ·二类Chebyshev正交多项式密度模型第47-53页
     ·一元二类Chebyshev正交多项式密度模型及混合模型的构建第48-49页
     ·多元二类Chebyshev正交多项式密度模型及混合模型的构建第49-53页
   ·本章小结第53-54页
第四章 基于非参数正交多项式密度模型的图像分割第54-66页
   ·基本的PSO算法第54-55页
     ·PSO算法的原理第54-55页
     ·PSO算法第55页
   ·基于多峰寻优的正交多项式密度模型的图像分割及实验第55-64页
     ·改进的PSO算法第55-57页
     ·基于一元正交多项式密度模型的图像分割第57-59页
     ·基于多元正交多项式密度模型的图像分割第59-64页
   ·本章小结第64-66页
第五章 基于非参数正交多项式混合模型的图像分割第66-84页
   ·基于一元非参数正交多项式混合模型的图像分割第66-72页
     ·有限混合模型参数估计第66-67页
     ·基于非参数正交多项式混合模型的SNEM图像分割算法第67-69页
     ·实验结果第69-72页
   ·基于空间邻域信息的非参数正交多项式混合模型的图像分割第72-75页
     ·空间信息的定义第72-73页
     ·基于空间邻域信息的非参数正交多项式混合模型的图像分割算法第73-74页
     ·实验结果第74-75页
   ·基于多元非参数正交多项式混合模型图像分割第75-83页
     ·基于多元非参数正交多项式混合模型图像分割算法第76-77页
     ·二元Chebyshev正交多项式混合模型图像分割结果与分析第77-79页
     ·多元Chebyshev正交多项式混合模型图像分割结果与分析第79-83页
   ·本章小结第83-84页
第六章 基于非参数正交多项式混合模型的图像融合第84-94页
   ·小波变换定义第84页
   ·多分辨率分析第84-86页
   ·小波变换多分辨率分析实验结果第86页
   ·基于小波的非参数正交多项式混合模型的图像融合第86-92页
     ·图像信息模型第86-87页
     ·基于小波的非参数正交多项式混合模型的图像融合方法第87-89页
     ·实验结果与分析第89-92页
   ·本章小结第92-94页
第七章 结论与展望第94-96页
   ·本文总结第94-95页
   ·研究展望第95-96页
致谢第96-98页
参考文献第98-110页
附录Ⅰ 读博期间发表、录用的论文目录第110-111页
附录Ⅱ 读博期间参加的科研项目和成果第111页

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