马尔可夫随机场的小波域图像建模及应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 图像去噪技术的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 图像分割技术的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 目前存在的问题 | 第13页 |
| 1.3 论文研究内容及技术路线 | 第13-15页 |
| 1.4 论文主要工作量 | 第15-16页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 基于小波域HMT模型图像去噪理论 | 第17-35页 |
| 2.1 小波变换基本理论 | 第17-20页 |
| 2.1.1 连续小波变换 | 第17-18页 |
| 2.1.2 离散小波变换 | 第18页 |
| 2.1.3 多分辨率分析 | 第18-19页 |
| 2.1.4 二维离散小波变换 | 第19-20页 |
| 2.2 马尔可夫随机场的基本理论 | 第20-23页 |
| 2.3 隐马尔可夫模型 | 第23-27页 |
| 2.3.1 HMM基本思想 | 第23-24页 |
| 2.3.2 HMM基本算法 | 第24-27页 |
| 2.4 小波域HMT模型 | 第27-35页 |
| 2.4.1 小波信号模型分析 | 第27-28页 |
| 2.4.2 小波域的概率模型 | 第28-29页 |
| 2.4.3 小波域HMT模型的建立 | 第29-32页 |
| 2.4.4 小波域HMT模型参数估计 | 第32-35页 |
| 第三章 基于MRF的小波域图像分割理论 | 第35-52页 |
| 3.1 图像分割概述 | 第35-37页 |
| 3.1.1 图像分割的定义 | 第35-36页 |
| 3.1.2 图像分割的最优准则 | 第36-37页 |
| 3.2 MRF模型 | 第37-43页 |
| 3.2.1 常用MRF模型 | 第37-40页 |
| 3.2.2 常用的MRF模型参数估计方法 | 第40-43页 |
| 3.3 基于MRF的图像分割算法 | 第43-46页 |
| 3.3.1 MRF图像分割基本理论 | 第43-44页 |
| 3.3.2 常见MRF分割方法 | 第44-46页 |
| 3.4 小波变换的多尺度图像分割 | 第46-52页 |
| 3.4.1 图像金字塔 | 第46-48页 |
| 3.4.2 简单的多分辨率建模及分割 | 第48-52页 |
| 第四章 马尔可夫随机场的小波域图像建模及去噪 | 第52-58页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 影像去噪质量评价指标 | 第52-53页 |
| 4.3 处理流程 | 第53-54页 |
| 4.4 实验及质量评价 | 第54-56页 |
| 4.5 结论 | 第56-58页 |
| 第五章 马尔可夫随机场的小波域图像建模及分割 | 第58-72页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 ICM算法的实现 | 第58-60页 |
| 5.3 基于传统MRF分割方法存在的问题 | 第60-61页 |
| 5.4 小波变换的多尺度分割算法的实现 | 第61-64页 |
| 5.5 变权重小波域MRMRF建模与分割 | 第64-72页 |
| 结论与展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
