基于Markov随机场的小波域图像建模及分割：Matlab环境

　　第一部分 基础理论篇
　　第1章 绪论
　　1.1 引言
　　1.2 图像分割概述
　　1.3 基于Markov随机场的图像分割
　　1.4 本书的结构及安排
　　第2章 Markov随机场基础
　　2.1 Markov随机场的基本理论
　　2.2 常用的Markov随机场参数估计方法
　　2.3 图像分割的最优准则
　　2.4 图像分割质量的评价
　　2.5 本章小结
　　第3章 基于MRF的图像分割基本方法
　　3.1 MRF图像分割基本理论
　　3.2 常用观测场模型
　　3.3 常用分割方法
　　3.4 ICM算法的Matlab实现
　　3.5 本章小结
　　第二部分 空间多尺度图像分割篇
　　第4章 基于小波变换的图像多尺度表达
　　4.1 图像金字塔
　　4.2 小波变换
　　4.3 二维离散小波变换的Matlab函数
　　4.4 本章小结
　　第5章 小波域图像多分辨率建模及分割
　　5.1 简单的多分辨率建模
　　5.2 变权重小波域MRMRF影像分割
　　5.3 分层Mark0V模型
　　5.4 本章小结
　　第6章 基于小波域隐Markov树模型的纹理分割
　　6.1 小波域信号的统计特性分析
　　6.2 HMT模型及参数估计
　　6.3 基于HMT模型的纹理分割
　　6.4 HMT模型的Matlab实现方法
　　6.5 分割实验
　　6.6 本章小结
　　第三部分 语义多尺度图像分割篇
　　第7章 小波域树结构化Markov模型及其在图像分割中的应用
　　7.1 基于TS－MRF的监督图像分割
　　7.2 基于小波域多尺度TS－MRF的监督图像分割
　　7.3 模型分析
　　7.4 本章小结
　　参考文献

　　    《基于Markov随机场的小波域图像建模及分割：Matlab环境》在介绍理论知识的基础上，全面介绍有关Markov模型在图像分割应用上的Madab实现方法，并对一些重点和难点进行了深入地剖析，使读者能够快速掌握使用Markov场模型进行图像分析的知识框架和试验方法。《基于Markov随机场的小波域图像建模及分割：Matlab环境》共分为三部分：基础理论篇、空间多尺度图像分割篇、语义多尺度图像分割篇。在每一部分内容中，对每个例子都进行了详细地注释和解释。《基于Markov随机场的小波域图像建模及分割：Matlab环境》可供高等院校高年级本科生、研究生，使用统计方法进行图像分析的科研工作者等查阅参考。