| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 彩色图像分割的发展及其现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 图像分割技术的发展 | 第10-12页 |
| 1.2.2 MRF理论在图像分割上的应用与发展 | 第12-15页 |
| 1.3 本文研究思路及课题主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.3.1 本文研究思路 | 第15页 |
| 1.3.2 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 基于MRF的图像分割 | 第17-32页 |
| 2.1 MRF随机场 | 第17-19页 |
| 2.1.1 基本理论 | 第17页 |
| 2.1.2 邻域系统与基团 | 第17-19页 |
| 2.2 MRF随机场与Gibbs随机场 | 第19-23页 |
| 2.2.1 Gibbs随机场(GRF)模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 MRF场与Gibbs场的等价性 | 第20-21页 |
| 2.2.3 常用的MRF模型 | 第21-23页 |
| 2.3 MRF模型参数估计方法 | 第23-25页 |
| 2.3.1 最大似然估计与最大伪似然估计 | 第23-24页 |
| 2.3.2 基于遗传算法的参数估计 | 第24-25页 |
| 2.3.3 基于最大期望算法的参数估计 | 第25页 |
| 2.4 图像分割最优标准 | 第25-27页 |
| 2.4.1 MAP准则 | 第25-26页 |
| 2.4.2 MPM准则 | 第26-27页 |
| 2.4.3 SMAP准则 | 第27页 |
| 2.5 常用颜色空间 | 第27-31页 |
| 2.5.1 RGB颜色空间 | 第28-29页 |
| 2.5.2 YUV颜色空间 | 第29页 |
| 2.5.3 HSI颜色空间 | 第29-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于RGB颜色分布模型的平面MRF图像分割算法 | 第32-42页 |
| 3.1 概述 | 第32页 |
| 3.2 平面MRF模型 | 第32-34页 |
| 3.3 RGB颜色分布模型 | 第34-36页 |
| 3.4 FCM分割算法 | 第36-37页 |
| 3.5 实验结果对比 | 第37-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于RGB颜色空间模型的分层MRF图像分割算法 | 第42-51页 |
| 4.1 概述 | 第42页 |
| 4.2 分层MRF模型 | 第42-43页 |
| 4.3 RGB颜色分布 | 第43-46页 |
| 4.4 实验结果对比 | 第46-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51-52页 |
| 5.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附件一 攻读硕士学位期间获得的学术成果 | 第59页 |