基于谱聚类的水声图像分割技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景和意义 | 第9页 |
| ·图像分割方法综述 | 第9-11页 |
| ·图像分割方法分类 | 第9-10页 |
| ·图像分割方法介绍 | 第10-11页 |
| ·基于谱聚类的图像分割算法 | 第11-14页 |
| ·当前研究现状 | 第11页 |
| ·当前研究中的热点问题 | 第11-14页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 水声图像预处理 | 第15-21页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·图像灰度级增强 | 第15-17页 |
| ·图像去噪 | 第17-20页 |
| ·灰度图像形态学基础 | 第17-18页 |
| ·形态学图像重构 | 第18-19页 |
| ·实验结果 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 谱图理论基础 | 第21-31页 |
| ·图论基础 | 第21-23页 |
| ·图论基本概念 | 第21-22页 |
| ·图的矩阵表示 | 第22页 |
| ·图的拉普拉斯矩阵 | 第22-23页 |
| ·基于图划分的谱聚类 | 第23-26页 |
| ·图割准则 | 第23-25页 |
| ·经典算法介绍 | 第25-26页 |
| ·谱聚类算法的实现 | 第26页 |
| ·基于 Nystr m 逼近的谱聚类算法 | 第26-30页 |
| ·理论基础 | 第27-28页 |
| ·图像分割的实现 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于区域的谱聚类图像分割算法 | 第31-43页 |
| ·一致性区域的划分 | 第31-35页 |
| ·分水岭图像分割 | 第31-33页 |
| ·均值漂移图像分割 | 第33-35页 |
| ·基于区域的相似性矩阵构建 | 第35-39页 |
| ·区域性质描述 | 第35-36页 |
| ·区域相似性刻度 | 第36-37页 |
| ·基于区域的谱聚类 | 第37-38页 |
| ·加入空间相似性的区域谱聚类算法改进 | 第38-39页 |
| ·尺度参数和聚类数目对谱聚类的影响 | 第39-42页 |
| ·尺度参数σ对谱聚类结果的影响 | 第39-41页 |
| ·聚类数目 k 对谱聚类结果的影响 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 结合模糊理论的谱聚类算法 | 第43-51页 |
| ·结合模糊聚类的谱聚类方法 | 第43-44页 |
| ·图像分割算法性能评价 | 第44-46页 |
| ·基于谱聚类的水声图像分割实验 | 第46-49页 |
| ·水声图像分割实验结果 | 第46-48页 |
| ·水声图像分割实验分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
