小波域马尔可夫随机场在图像处理中的应用

　　本书讲述小波域马尔可夫随机场在图像降噪与分割中的应用，主要内容包括空域和小波域图像统计模型的建立、参数估计、期望最大值算法及其改进，以及多分辨率分析技术、马尔可夫随机场与模糊聚类算法有机地结合在图像降噪与分割中的应用。
　　本书可作为应用数学、电子科学、通信技术、计算机科学、图像处理、机器视觉和自动控制等专业的高年级本科生、研究生的教材和参考书，也可作为相关领域的教师、科研人员、医学工作者和工程技术人员等的参考书。

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第1章　绪论
　1.　1图像降噪技术的分类与发展
　　1.1.1　空域图像降噪
　　1.1.2　频域图像降噪
　　1.1.3　小波域图像降噪
　1.2　图像分割中的马尔可夫随机场方法综述
　　1.2.1　图像分割中的马尔可夫随机场方法研究历程
　　1.2.2　用马尔可夫随机场描述图像模型
　　1.2.3　马尔可夫随机场图像模型参数的估计
　　1.2.4　图像分割的实现
　　1.2.5　mrf在图像分割中的发展方向
　1.3　图像分割中的模糊c均值聚类方法综述
　　1.3.1　图像分割中模糊聚类算法的发展
　　1.3.2　模糊c均值聚类算法的优点与缺点
　　1.3.3　基于标准fcm算法的改进
　　1.3.4　fcm聚类算法与其他算法结合
　　1.3.5　fcm图像分割算法发展展望
　本章小结
　参考文献
第2章　图像处理中数学问题的物理意义
　2.1　概率论在图像处理中的物理意义
　2.2　信息论在图像处理中的物理意义
　……
第3章　图像处理中统计模型的参数估计
第4章　图像处理中的马尔可夫随机场模型
第5章　小波域马尔可夫随机场在图像降噪中的应用
第6章　空域马尔可夫随机场在图像分割中的应用
第7章　小波域马尔可夫随机场在图像分割中的应用
第8章　小波域模糊马尔可夫随机场在图像分割中的应用