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基于Gap统计的图像分割理论与算法研究

1 绪论第1-21页
   ·课题研究的目的和意义第11-12页
   ·图像分割理论的研究现状第12-18页
     ·图像分割随机统计模型第12-13页
     ·图像分割几何分析模型第13-16页
     ·图像分割神经网络模型第16-18页
   ·Gap统计方法的研究现状第18-19页
   ·课题的来源第19页
   ·论文研究的主要内容第19-21页
     ·论文的组织第19页
     ·论文的主要成果与创新点第19-21页
2 图像的Gap统计特性第21-45页
   ·引言第21页
   ·Gap定义第21-41页
     ·Gap一般定义第21-23页
     ·分布函数Gap算子第23-36页
     ·分布函数特征Gap算子第36-39页
     ·转移概率Gap第39页
     ·秩和Gap第39-41页
     ·一般Gap与具体Gap的关系第41页
   ·边缘检测的Gap统计模型第41-44页
     ·边缘检测的一致性标准第41-42页
     ·图像处理实例第42-43页
     ·图像处理结果分析第43-44页
   ·本章小结第44-45页
3 图像多尺度边缘检测的点Gap模型第45-69页
   ·引言第45页
   ·点Gap第45-49页
     ·半邻域第45-46页
     ·相对半邻域第46页
     ·点Gap第46-47页
     ·点分布Gap第47-49页
     ·点转移Gap第49页
     ·点顺序秩和Gap第49页
   ·基于点Gap特征的图像边缘检测模型第49-53页
     ·图像边缘分类第49-50页
     ·图像边缘的点Gap特征第50-51页
     ·图像边缘模型第51-53页
   ·离散区域的邻域第53-56页
     ·离散内邻域和内半邻域第53-54页
     ·离散外邻域和外半邻域第54-56页
   ·基于点Gap的图像边缘检测算法第56页
   ·点分布Gap的图像多尺度边缘检测第56-65页
     ·点分布Gap优化算法第57-59页
     ·实验结果与分析第59-65页
   ·点顺序秩和Gap的图像多尺度边缘检测第65-67页
     ·边缘隶属度第65页
     ·边缘检测的隶属度模型第65-67页
     ·边缘隶属度模型的特点第67页
   ·本章小结第67-69页
4 图像多尺度边缘检测的加权邻域Gap模型第69-83页
   ·引言第69页
   ·Markov随机场和Gibbs随机场第69-74页
     ·Markov随机场简介第69-73页
     ·Gibbs随机场简介第73-74页
   ·邻域权重函数第74-77页
     ·邻域权重密度函数第74页
     ·邻域权重的可分离密度函数第74-75页
     ·邻域的尺度第75-77页
     ·加权经验分布函数第77页
     ·加权样本第77页
   ·加权图像边缘检测模型与算法第77-79页
     ·相对半平面第77页
     ·半平面加权分布函数第77-78页
     ·基于加权邻域Gap模型的图像边缘检测模型算法第78-79页
   ·实例与分析第79-82页
     ·不同尺度下检测出的边缘图第79-80页
     ·加权模型抗噪声特点第80页
     ·加权模型与非加权模型的比较第80页
     ·Sobel算子与Gap算子的比较第80-82页
   ·本章小结第82-83页
5 图像分割的Gap统计模型第83-100页
   ·引言第83页
   ·图像分割的假设第83-86页
   ·图像函数间隙第86-88页
     ·图像函数的特征第86页
     ·图像函数总间隙第86-87页
     ·图像函数全间隙第87-88页
   ·图像分割的Gap统计模型第88-91页
     ·Gap统计模型第88页
     ·图像模型的正则与奇异部分第88-89页
     ·区域特征自相似图像分割模型分析第89-90页
     ·图像Gap统计分割模型与Gap统计方法第90-91页
     ·Gap模型与Mumford-Shah模型的比较第91页
   ·基于Gap统计模型的图像分割算法第91-99页
     ·分割算法实现的基本思想第91页
     ·区域合并的判断准则第91-92页
     ·区域合并的数据结构第92-94页
     ·区域合并的算法流程第94-96页
     ·运行结果第96-99页
   ·本章小结第99-100页
结论第100-102页
致谢第102-103页
参考文献第103-113页
附录第113页

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