吉伯斯随机场论文-林亚忠,程跃斌,陈武凡

吉伯斯随机场论文-林亚忠,程跃斌,陈武凡

导读:本文包含了吉伯斯随机场论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:图像分割,修正的模糊C平均,吉伯斯分布,模糊随机场

吉伯斯随机场论文文献综述

林亚忠,程跃斌,陈武凡[1](2005)在《基于修正的分段模糊吉伯斯随机场模型的图像分割》一文中研究指出模糊随机场模型在解决多值模糊分割方面主要存在算法的稳定性和效率问题。针对这些不足,提出一种简单、方便有效的多值模糊分割新算法———修正的分段模糊吉伯斯分割算法。该算法利用修正的模糊C均值来提供良好的初始分类,结合传统的二值模糊算法来完成对复杂多值图像的快速、精确分割。实验表明,该修正算法比传统的随机场模型有更好的图像分割能力,能较好地解决目前多值模糊分割算法所面临的稳定性和效率问题。(本文来源于《计算机应用》期刊2005年11期)

林亚忠,陈武凡,杨丰,冯衍秋[2](2003)在《基于广义模糊吉伯斯随机场图像分割新算法》一文中研究指出吉伯斯分布作为一种引入图像空间信息的先验模型已广泛运用于贝叶斯图像分割中 .然而 ,由于传统该模型只在确定类上有定义 ,而在模糊类上未曾涉及 ,使得在运用该模型对一些模糊图像或退化图像进行处理时 ,分割效果不理想 ,甚至无能为力 .该文针对这些不足 ,从模型本身出发 ,在传统的吉伯斯随机场模型中引入模糊概念 ,并针对实际多值分割特点 ,提出一种高效、无监督的广义模糊算法 ,从而实现对多值图像的精确分割 .文中首先介绍一种二值的广义模糊吉伯斯随机场模型 ;然后将这种二值模型进行多值扩展 ,提出分段模糊与广义模糊吉伯斯两种实用的多值分割算法 ;最后将其运用于一系列医学图像分割 .实验表明 ,文中提出的广义模糊分割算法比基于传统随机场的算法有更好的图像分割能力 .(本文来源于《计算机学报》期刊2003年11期)

赵晨光,陈武凡,李伟鹏[3](2001)在《基于吉伯斯随机场和最大后验概率的医学序列图像伪光流估计》一文中研究指出目的提出一种医学序列图像消除帧间相关的新算法,以利于图像信号的压缩、存储和传输。方法把医学序列图 像假想为运动序列,然后根据最大后验规则,利用迭代条件模型来求解这个伪运动序列的伪光流场,达到消除帧间相 关的目的。结果本算法能够有效地消除医学序列图像的帧间相关,它比仅利用帧内相关的算法更为有效。结论医学 序列图像存在大量帧间冗余信息,消除这种冗余信息将显着地提高医学序列图像的压缩比。(本文来源于《第一军医大学学报》期刊2001年06期)

吉伯斯随机场论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

吉伯斯分布作为一种引入图像空间信息的先验模型已广泛运用于贝叶斯图像分割中 .然而 ,由于传统该模型只在确定类上有定义 ,而在模糊类上未曾涉及 ,使得在运用该模型对一些模糊图像或退化图像进行处理时 ,分割效果不理想 ,甚至无能为力 .该文针对这些不足 ,从模型本身出发 ,在传统的吉伯斯随机场模型中引入模糊概念 ,并针对实际多值分割特点 ,提出一种高效、无监督的广义模糊算法 ,从而实现对多值图像的精确分割 .文中首先介绍一种二值的广义模糊吉伯斯随机场模型 ;然后将这种二值模型进行多值扩展 ,提出分段模糊与广义模糊吉伯斯两种实用的多值分割算法 ;最后将其运用于一系列医学图像分割 .实验表明 ,文中提出的广义模糊分割算法比基于传统随机场的算法有更好的图像分割能力 .

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

吉伯斯随机场论文参考文献

[1].林亚忠,程跃斌,陈武凡.基于修正的分段模糊吉伯斯随机场模型的图像分割[J].计算机应用.2005

[2].林亚忠,陈武凡,杨丰,冯衍秋.基于广义模糊吉伯斯随机场图像分割新算法[J].计算机学报.2003

[3].赵晨光,陈武凡,李伟鹏.基于吉伯斯随机场和最大后验概率的医学序列图像伪光流估计[J].第一军医大学学报.2001

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