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第一章绪论
1.1研究背景
1.2小波域图像降噪技术综述
1.3图像分割中的马尔可夫随机场方法综述
1.4本文的主要工作及主要创新点
本章小结
参考文献
第二章小波系数模极值和Neyman-Pearson准则阈值的图像降噪
第三章小波域马尔可夫先验模型在图像降噪中的应用
第四章空域MRF层次模型在图像分割中的应用
第五章小波变换的塔式结构在图像分割中的应用
第六章结论与展望
致谢
博士期间完成的论文
李旭超;
浙江大学;
图像降噪; 图像分割; 小波变换; 马尔可夫随机场; 贝叶斯准则;
机译:基于小波的马尔可夫随机场分割模型在分割微阵列实验中的应用。
机译:使用高阶马尔可夫随机场的并行磁共振成像图像降噪模型
机译:基于马尔可夫随机场的医学图像降噪
机译:使用高斯马尔可夫随机场模型和小波变换技术的雷达图像分割。
机译:胸部X光片分割中的马尔可夫随机场建模。
机译:基于离散小波变换的多分辨率马尔可夫随机场检测乳腺X线摄影癌块
机译:马尔可夫随机场在目标跟踪中的应用研究
机译:低频主动声纳的马尔可夫随机场分割:进一步的结果
机译:基于半马尔可夫条件随机场模型的活动识别方法,特别是在半马尔可夫条件随机场模型中同时进行训练和演绎的方法
机译:使用马尔可夫随机场优化产生分割图像
机译:利用马尔可夫随机场的优化生成图像分割
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