粒计算及其在图像分割中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·论文的研究背景 | 第12-13页 |
| ·论文的研究内容及创新点 | 第13-14页 |
| ·论文的主要内容 | 第13-14页 |
| ·论文的创新点 | 第14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 粒计算 | 第16-23页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·粒计算概念 | 第16-18页 |
| ·粒计算的基本要素 | 第16-17页 |
| ·粒计算的基本问题 | 第17-18页 |
| ·粒计算的理论 | 第18-21页 |
| ·词计算理论 | 第18-19页 |
| ·粗糙集理论 | 第19页 |
| ·商空间理论 | 第19-20页 |
| ·其它理论 | 第20页 |
| ·模糊集、粗糙集和商空间的比较 | 第20-21页 |
| ·粒计算展望 | 第21-23页 |
| 第三章 粗糙集基本理论 | 第23-37页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·基本概念 | 第24-29页 |
| ·知识 | 第24-25页 |
| ·上下近似 | 第25-26页 |
| ·特征描述 | 第26-29页 |
| ·知识依赖性 | 第29页 |
| ·约简 | 第29-32页 |
| ·知识约简 | 第29-31页 |
| ·范畴约简 | 第31-32页 |
| ·知识表达系统 | 第32-33页 |
| ·信息系统和决策表 | 第32-33页 |
| ·决策规则 | 第33页 |
| ·决策表的约简 | 第33页 |
| ·粗糙集在图像处理中的应用 | 第33-37页 |
| ·粗糙集理论在图像处理中的应用动态 | 第34-35页 |
| ·粗糙集理论在图像分类中的应用 | 第35-37页 |
| 第四章 决策表的约简 | 第37-60页 |
| ·概率约简 | 第37-42页 |
| ·概率约简算法 | 第38-40页 |
| ·新概率约简算法 | 第40-42页 |
| ·信息量属性约简 | 第42-45页 |
| ·信息量属性约简算法 | 第42-43页 |
| ·新信息量属性约简算法 | 第43-45页 |
| ·分辨矩阵属性约简 | 第45-49页 |
| ·信息熵约简 | 第45-47页 |
| ·概率约简1 | 第47-48页 |
| ·概率约简1-1 | 第48页 |
| ·概率约简1-2 | 第48-49页 |
| ·概率约简1-3 | 第49页 |
| ·差别矩阵属性约简 | 第49-53页 |
| ·差别矩阵约简算法 | 第50页 |
| ·新差别矩阵约简算法 | 第50-53页 |
| ·信息熵属性约简 | 第53-55页 |
| ·信息熵属性约简算法1 | 第54页 |
| ·信息熵属性约简算法2 | 第54-55页 |
| ·粒约简 | 第55-59页 |
| ·约简算法比较 | 第59-60页 |
| 第五章 图像分割 | 第60-81页 |
| ·引言 | 第60-61页 |
| ·图像分割算法 | 第61-63页 |
| ·阈值法 | 第61-62页 |
| ·区域法 | 第62页 |
| ·边缘检测法 | 第62-63页 |
| ·彩色图像颜色特征及颜色空间的分析 | 第63-67页 |
| ·颜色的基本性质 | 第63页 |
| ·颜色空间 | 第63-67页 |
| ·色彩空间的选择 | 第67页 |
| ·基于粒的彩色图像分割 | 第67-81页 |
| ·分割图像的框架概述 | 第68页 |
| ·分割图像 | 第68-80页 |
| ·系统设计程序流程图 | 第80-81页 |
| 第六章 总结 | 第81-82页 |
| ·论文完成的工作 | 第81页 |
| ·论文进一步研究方向 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第88页 |
