| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·图像分割的基本方法 | 第9-10页 |
| ·图像的概率模型和 MRF | 第10-14页 |
| ·本文研究的目的与内容 | 第14-16页 |
| 第二章 基于模糊MRF的二值图像自适应去噪算法 | 第16-22页 |
| ·基于MRF图像去噪算法的框架 | 第16页 |
| ·基于模糊MARKOV随机场的二值图像自适应去噪算法 | 第16-22页 |
| ·基于模糊GIBBS随机场的图像去噪 | 第16-17页 |
| ·自适应调整B值算法 | 第17-19页 |
| ·仿真实验 | 第19-20页 |
| ·讨论 | 第20-22页 |
| 第三章 基于MRF的混合遗传算法用于图像分割 | 第22-39页 |
| ·优化算法简介 | 第22-24页 |
| ·条件迭代模式(ICM)算法 | 第22页 |
| ·模拟退火(SA)算法 | 第22-23页 |
| ·遗传算法(GA) | 第23-24页 |
| ·REGA-MRF用于医学图像分割 | 第24-37页 |
| ·研究背景 | 第24-25页 |
| ·MRF作为先验概率用于图像分割 | 第25-28页 |
| ·基于最大后验概率和MRF的图像分割模型 | 第25-27页 |
| ·多级逻辑模型和能量函数 | 第27-28页 |
| ·重构精英策略的混合遗传算法 | 第28-30页 |
| ·重构精英策略 | 第28页 |
| ·算法 | 第28-30页 |
| ·算法流程图 | 第30页 |
| ·时间复杂度 | 第30页 |
| ·实验 | 第30-37页 |
| ·磁共振图像 | 第31-32页 |
| ·一般图像 | 第32-37页 |
| ·讨论 | 第37页 |
| ·贝叶斯框架下图像分割的讨论 | 第37-39页 |
| 第四章 一种新的小波域高斯-马尔可夫随机场混合金字塔模型 | 第39-45页 |
| ·W-GMHP模型 | 第39-41页 |
| ·W-GMHP算法及实验 | 第41-43页 |
| ·W-GMHP与视觉系统相似性探讨 | 第43-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 硕士期间取得的研究成果 | 第51页 |