| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 1 引言 | 第11-19页 |
| 1.1 图像分割及其研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 图像分割的研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 论文的主要研究工作 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第18-19页 |
| 2 基于模型的图像分割 | 第19-33页 |
| 2.1 基础知识 | 第19-21页 |
| 2.1.1 高斯分布 | 第19-20页 |
| 2.1.2 高斯分布参数估计的极大似然法 | 第20-21页 |
| 2.2 高斯混合模型 | 第21-23页 |
| 2.3 基于马尔科夫随机场的高斯混合模型简介 | 第23-29页 |
| 2.3.1 马尔科夫随机场基本理论 | 第23-25页 |
| 2.3.2 基于马尔科夫随机场的高斯混合模型 | 第25-29页 |
| 2.4 模型的参数估计方法 | 第29-31页 |
| 2.4.1 EM算法 | 第29-30页 |
| 2.4.2 梯度下降算法 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 3 高斯混合模型的图像分割及其先验概率约束 | 第33-40页 |
| 3.1 扩展的高斯混合模型 | 第33-34页 |
| 3.2 基于空间邻域关系的高斯混合模型 | 第34-37页 |
| 3.3 参数学习 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 4 基于高斯核函数的先验概率约束的高斯混合模型 | 第40-46页 |
| 4.1 高斯混合模型及图像分割 | 第40-41页 |
| 4.2 基于高斯核函数的先验概率约束的高斯混合模型 | 第41-43页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 总结与下一步工作 | 第46-48页 |
| 5.1 总结 | 第46页 |
| 5.2 下一步工作 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 附录 | 第51-53页 |
| 作者简历 | 第53-55页 |
| 学位论文数据集 | 第55页 |