小波域馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)在圖像處理中的應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　本書(shū)講述小波域馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)在圖像降噪與分割中的應(yīng)用，主要內(nèi)容包括空域和小波域圖像統(tǒng)計(jì)模型的建立、參數(shù)估計(jì)、期望最大值算法及其改進(jìn)，以及多分辨率分析技術(shù)、馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)與模糊聚類(lèi)算法有機(jī)地結(jié)合在圖像降噪與分割中的應(yīng)用。
　　本書(shū)可作為應(yīng)用數(shù)學(xué)、電子科學(xué)、通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像處理、機(jī)器視覺(jué)和自動(dòng)控制等專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)本科生、研究生的教材和參考書(shū)，也可作為相關(guān)領(lǐng)域的教師、科研人員、醫(yī)學(xué)工作者和工程技術(shù)人員等的參考書(shū)。

書(shū)籍目錄

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第1章　緒論
　1.　1圖像降噪技術(shù)的分類(lèi)與發(fā)展
　　1.1.1　空域圖像降噪
　　1.1.2　頻域圖像降噪
　　1.1.3　小波域圖像降噪
　1.2　圖像分割中的馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)方法綜述
　　1.2.1　圖像分割中的馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)方法研究歷程
　　1.2.2　用馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)描述圖像模型
　　1.2.3　馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)圖像模型參數(shù)的估計(jì)
　　1.2.4　圖像分割的實(shí)現(xiàn)
　　1.2.5　mrf在圖像分割中的發(fā)展方向
　1.3　圖像分割中的模糊c均值聚類(lèi)方法綜述
　　1.3.1　圖像分割中模糊聚類(lèi)算法的發(fā)展
　　1.3.2　模糊c均值聚類(lèi)算法的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)
　　1.3.3　基于標(biāo)準(zhǔn)fcm算法的改進(jìn)
　　1.3.4　fcm聚類(lèi)算法與其他算法結(jié)合
　　1.3.5　fcm圖像分割算法發(fā)展展望
　本章小結(jié)
　參考文獻(xiàn)
第2章　圖像處理中數(shù)學(xué)問(wèn)題的物理意義
　2.1　概率論在圖像處理中的物理意義
　2.2　信息論在圖像處理中的物理意義
　……
第3章　圖像處理中統(tǒng)計(jì)模型的參數(shù)估計(jì)
第4章　圖像處理中的馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)模型
第5章　小波域馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)在圖像降噪中的應(yīng)用
第6章　空域馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)在圖像分割中的應(yīng)用
第7章　小波域馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)在圖像分割中的應(yīng)用
第8章　小波域模糊馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)在圖像分割中的應(yīng)用

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