1、碩士學(xué)位論文基于穩(wěn)健貝葉斯信息準(zhǔn)則的圖像分割RobustimagesegmentationviaBayesiantypecriterion作者姓名：學(xué)科、專業(yè)：學(xué)號：指導(dǎo)教師：完成日期：王明磊金融數(shù)學(xué)與保險精算21101060王曉光講師2014年05月大連理工大學(xué)DalianUniversityofTechnology大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要在變量選擇問題中，信息理論準(zhǔn)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(jìn)一步的分析變得更加容易不過，傳統(tǒng)的信息理論準(zhǔn)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(dāng)中誤差非隨機(jī)或者非己知的情況非常普遍，若直接應(yīng)用這些方法，其結(jié)果很可能不準(zhǔn)確本文在傳統(tǒng)的信息理論準(zhǔn)則基礎(chǔ)上，提出一類穩(wěn)健的貝葉斯信息理論準(zhǔn)則，可用來處理誤差分布非隨機(jī)或者誤差非己知情況下的變量選擇問題在計算機(jī)科學(xué)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(biāo)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(zhǔn)則應(yīng)用到圖像分割技術(shù)中，更準(zhǔn)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(zhǔn)則的相合性在數(shù)值實驗中，我們設(shè)計一種圖像分割方法，并嵌入我們設(shè)計的信息理論準(zhǔn)則，而后進(jìn)行數(shù)值模擬和實例分析，并且與其他方法進(jìn)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(zhǔn)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