25318.基于穩(wěn)健貝葉斯信息準則的圖像分割

1、碩士學位論文基于穩(wěn)健貝葉斯信息準則的圖像分割RobustimagesegmentationviaBayesiantypecriterion作者姓名：學科、專業(yè)：學號：指導教師：完成日期：王明磊金融數(shù)學與保險精算21101060王曉光講師2014年05月大連理工大學DalianUniversityofTechnology大連理工大學碩士學位論文摘要在變量選擇問題中，信息理論準則是一種傳統(tǒng)的選擇方法，它可以從眾多的自變量中，選取出具有代表性

2、的一部分，簡化模型，使進一步的分析變得更加容易不過，傳統(tǒng)的信息理論準則對誤差的要求很高，雖然理論性質(zhì)和結(jié)論很完美，但實際當中誤差非隨機或者非己知的情況非常普遍，若直接應用這些方法，其結(jié)果很可能不準確本文在傳統(tǒng)的信息理論準則基礎(chǔ)上，提出一類穩(wěn)健的貝葉斯信息理論準則，可用來處理誤差分布非隨機或者誤差非己知情況下的變量選擇問題在計算機科學中，圖像分割是圖像處理過程中很重要的一步，而實際中的目標圖像常常帶有各種噪聲，這就對分割結(jié)果帶來不利的影響

3、本文通過將穩(wěn)健的信息理論準則應用到圖像分割技術(shù)中，更準確的確定分割圖像的分割數(shù)及其分割區(qū)域，排除非特定噪聲對分割結(jié)果造成的不利影響我們證明了在一定條件下，這類準則的相合性在數(shù)值實驗中，我們設計一種圖像分割方法，并嵌入我們設計的信息理論準則，而后進行數(shù)值模擬和實例分析，并且與其他方法進行比較，驗證了其有效性文章的余下部分安排如下：第一部分，介紹圖像分割的背景和現(xiàn)實意義，并介紹一些信息理論準則和圖像分割的基本知識，以及現(xiàn)有的圖像分割的理論性