基于多尺度理論的圖像分割方法研究.pdf

1、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)博士學(xué)位論文基于多尺度理論的圖像分割方法研究姓名：王鵬偉申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：信號(hào)與信息處理指導(dǎo)教師：吳秀清20070401中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)博士學(xué)位論文摘要度特征矢量合理分類。4，針對(duì)使用條件概率分布時(shí)參數(shù)估計(jì)的復(fù)雜性以及有時(shí)難用理論方法推導(dǎo)出較準(zhǔn)確的分布形式這兩大問(wèn)題，提出一種基于SVM后驗(yàn)概率的MRF分割方法。算法依據(jù)貝葉斯公式將對(duì)條件概率估計(jì)轉(zhuǎn)換為后驗(yàn)概率估計(jì)，經(jīng)樣本訓(xùn)練，通過(guò)對(duì)SVM決策函數(shù)輸出的映射來(lái)產(chǎn)生后驗(yàn)

2、概率，并將SVM估計(jì)的后驗(yàn)概率信息帶入MRF模型實(shí)現(xiàn)分割。5，提出了一種基于上下文信息的圖像分割方法，通過(guò)一種上下文參數(shù)近似估計(jì)方法，來(lái)實(shí)現(xiàn)尺度內(nèi)和尺度間的相鄰節(jié)點(diǎn)問(wèn)的信息交互，較好地解決多尺度MRF分割方法在均勻區(qū)域內(nèi)存在小面積誤分類以及區(qū)域邊界處劃分不夠精確和平滑的問(wèn)題，并保持了原模型的簡(jiǎn)潔性。6、將MAR模型與多尺度MRF模型相結(jié)合。提出～種基于小波MAR模型的半塔多尺度MRF分割方法，在多尺度MRF分割中引入MAR模型結(jié)構(gòu)，構(gòu)成