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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于多尺度理论的图像分割方法研究
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基于多尺度理论的图像分割方法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-13页
第一章 绪论第13-25页
   ·图像分割的理论基础第14-17页
     ·图像分割定义第14-15页
     ·图像分割的一般过程第15-16页
     ·图像分割研究的三个层次第16-17页
   ·图像分割技术的现状第17-19页
     ·固定尺度分割第17-18页
     ·多尺度分割第18-19页
   ·多尺度分析方法在图像分割中的应用现状第19-21页
   ·本论文研究重点、创新及章节安排第21-25页
第二章 小波分析理论第25-37页
   ·短时傅里叶变换和小波变换第25-28页
     ·短时傅立叶变换第25-26页
     ·小波变换第26-28页
   ·多分辨率分析第28-29页
   ·正交小波和双正交小波第29-32页
     ·正交小波第29-31页
     ·双正交小波第31-32页
   ·离散小波变换的快速算法第32-36页
   ·本章小结第36-37页
第三章 基于多尺度的图像预处理第37-55页
   ·尺度空间理论第37-42页
     ·线性尺度空间第39页
     ·非线性尺度空间第39-40页
     ·形(shape)尺度空间第40-41页
     ·结构形态学尺度空间第41-42页
   ·基于小波变换的形态学尺度空间融合分割第42-47页
     ·多尺度结构元素选取及多尺度形态滤波第43页
     ·基于小波变换的图像融合第43-45页
     ·改进的快速分割算法第45-46页
     ·实验与结论第46-47页
   ·基于小波变换的多尺度Kalman滤波第47-54页
     ·多尺度动态系统的描述及Kalman最优滤波第48-49页
     ·基于小波变换的多尺度动态系统描述第49-50页
     ·基于小波变换的多尺度Kalman滤波第50-52页
     ·实验仿真与结论第52-54页
   ·本章小结第54-55页
第四章 基于MAR模型的多尺度数据结构第55-73页
   ·多尺度自回归(MAR)模型第56-57页
   ·MAR模型的全局Markov性第57-60页
   ·基于MAR模型的SAR图像SVM分割第60-68页
     ·SAR图像的MAR模型第60-64页
     ·广义加权支持向量机分类第64-66页
     ·实验结果及分析第66-68页
   ·基于小波变换的MAR模型第68-71页
   ·本章小结第71-73页
第五章 基于多尺度MRF模型的分割策略第73-101页
   ·Markov随机场与Gibbs分布第73-77页
     ·邻域系统与集簇第73-75页
     ·Markov随机场第75-76页
     ·Gibbs分布第76-77页
   ·Markov随机场模型第77-78页
   ·用于图像分割的MRF模型第78-84页
     ·MAP—MRF体系第78-80页
     ·后验能量函数优化算法第80-81页
     ·参数估计及EM算法第81-84页
   ·基于SVM后验概率的MRF分割第84-90页
     ·支持向量机的后验概率第84-86页
     ·基于后验概率的MRF模型第86-87页
     ·实验结果及分析第87-90页
   ·多尺度Markov随机场模型第90-100页
     ·多尺度MRF模型结构第90-92页
     ·三类估计算法第92-98页
     ·多尺度MRF模型参数估计第98-100页
   ·本章小结第100-101页
第六章 多尺度MRF模型在分割中的应用与改进第101-121页
   ·基于上下文信息的多尺度MRF图像分割第101-109页
     ·基于上下文信息的多尺度MRF模型第101-104页
     ·实验结果及分析第104-109页
   ·基于MAR数据结构的半塔多尺度MRF图像分割第109-120页
     ·基于小波—MAR结构的多尺度MRF模型第109-112页
     ·半塔结构的多尺度MRF模型第112-113页
     ·半塔结构的多尺度MRF模型的估计算法第113-116页
     ·半塔结构的多尺度MRF模型的参数估计第116页
     ·实验结果及分析第116-120页
   ·本章小结第120-121页
第七章 结束语第121-123页
参考文献第123-133页
在读博期间发表的论文及参加的科研项目第133-135页
致谢第135页

 
 
论文编号BS1489731,这篇论文共135
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