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基于马尔科夫随机场的SAR图像处理
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基于马尔科夫随机场的SAR图像处理
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-14页
第一章 绪论第14-20页
　　1.1 研究背景及意义第14-18页
　　　　1.1.1 图像分割背景及意义第14-17页
　　　　1.1.2 道路检测背景，发展现状及意义第17-18页
　　1.2 论文主要工作及安排第18-20页
第二章 马尔科夫随机场第20-32页
　　2.1 概述第20-21页
　　2.2 马尔科夫场基础理论介绍第21-26页
　　　　2.2.1 随机场的介绍第21页
　　　　2.2.2 邻域与子团第21-22页
　　　　2.2.3 吉布斯场和马尔科夫随机场的等价性第22-24页
　　　　2.2.4 常用MRF随机场模型介绍第24-26页
　　2.3 MRF在图像处理中的应用第26-30页
　　　　2.3.1 MRF-MAP第26-27页
　　　　2.3.2 ICM算法第27页
　　　　2.3.3 HCF算法第27-29页
　　　　2.3.4 模拟退火算法第29-30页
　　2.4 本章总结第30-32页
第三章 基于统计模型的SAR图像海陆分割第32-48页
　　3.1 概述第32页
　　3.2 SAR图像统计模型介绍第32-35页
　　　　3.2.1 矩估计第33页
　　　　3.2.2 KL距离第33-34页
　　　　3.2.3 分布模型的参数估计第34-35页
　　3.3 结合马尔科夫理论进行分割第35-37页
　　　　3.3.1 预处理及似然分割第35页
　　　　3.3.2 结合马尔科夫随机场分割第35-37页
　　3.4 实验结果与分析第37-45页
　　　　3.4.1 分析预处理对分割结果的影响第37-41页
　　　　3.4.2 实验结果分析第41-45页
　　3.5 本章总结第45-48页
第四章 SAR图像中的道路检测第48-60页
　　4.1 概述第48页
　　4.2 边缘检测第48-51页
　　4.3 hough变换第51-52页
　　4.4 马尔科夫随机场理论的应用第52-55页
　　　　4.4.1 随机场及能量的定义第52-55页
　　　　4.4.2 ICM能量最小化第55页
　　4.5 实验结果与分析第55-59页
　　　　4.5.1 实验结果分析第55-58页
　　　　4.5.2 分析参数对检测结果的影响第58-59页
　　4.6 总结第59-60页
第五章 工作总结与展望第60-62页
　　5.1 论文工作总结第60-61页
　　5.2 工作展望第61-62页
参考文献第62-66页
致谢第66-68页
作者简介第68-69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。
 
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