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弱模糊划分聚类算法与基于模糊集理论的图像分割方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第12-15页
缩略语对照表第15-20页
第一章 绪论第20-30页
    1.1 模糊集理论与模糊划分简介第20-22页
    1.2 模糊聚类与可能性聚类第22-25页
    1.3 图像分割技术第25-26页
    1.4 本文的研究工作与结构安排第26-30页
第二章 基于弱模糊划分熵的图像分割法第30-56页
    2.1 引言第30-31页
    2.2 模糊集与模糊补运算第31-35页
        2.2.1 模糊集理论和广义模糊补运算第31-33页
        2.2.2 模糊熵和广义模糊熵第33-34页
        2.2.3 模糊划分、弱模糊划分与模糊划分熵第34-35页
    2.3 基于弱模糊划分熵和均匀测度的图像分割第35-44页
        2.3.1 基于广义补运算的弱模糊划分熵第35-40页
        2.3.2 针对图像分割质量评价的改进均匀测度第40-41页
        2.3.3 基于弱模糊划分熵和均匀测度的图像分割第41-44页
    2.4 实验结果与分析第44-54页
    2.5 小结第54-56页
第三章 基于非局部波动变换的模糊集分割法第56-80页
    3.1 引言第56-57页
    3.2 图像波动变换第57-59页
    3.3 基于非局部波动变换的直觉模糊集分割算法第59-69页
        3.3.1 算法描述第59-60页
        3.3.2 光照不均匀图像的非局部滤波第60-62页
        3.3.3 基于模糊信息和非局部信息的图像波动变换第62-67页
        3.3.4 基于非局部信息波动变换的直觉模糊集分割算法第67-69页
    3.4 实验结果与分析第69-78页
    3.5 小结第78-80页
第四章 截集式可能性C-均值聚类算法第80-116页
    4.1 引言第80页
    4.2 经典聚类算法第80-83页
        4.2.1 模糊C-均值聚类算法第80-81页
        4.2.2 可能性C-均值算法第81-82页
        4.2.3 可能性模糊C-均值算法第82-83页
    4.3 截集式可能性C-均值聚类算法第83-106页
        4.3.1 基于 -截集的模糊C-均值聚类算法第83-84页
        4.3.2 截集式可能性C-均值聚类算法第84-89页
        4.3.3 截集式可能性C-均值聚类参数的确定第89-94页
        4.3.4 实验结果分析第94-106页
    4.4 一种基于截集式可能性C-均值聚类的灰度噪声图像分割算法第106-115页
        4.4.1 基于C-PCM的灰度噪声图像分割的直方图模型建立第106-108页
        4.4.2 实验结果分析第108-115页
    4.5 小结第115-116页
第五章 抑制式可能性C-均值聚类算法第116-160页
    5.1 引言第116页
    5.2 抑制式模糊C-均值聚类算法第116-117页
    5.3 抑制式可能性C-均值聚类算法第117-138页
        5.3.1 抑制式可能性C-均值聚类算法原理第117-120页
        5.3.2 抑制式可能性C-均值聚类算法参数的确定第120-128页
        5.3.3 抑制式可能性C-均值聚类算法分类数的确定第128-129页
        5.3.4 实验结果分析第129-138页
    5.4 基于抑制式可能性Gustafson-Kessel聚类算法第138-151页
        5.4.1 基于抑制式可能性 Gustafson-Kessel 聚类算法第138-140页
        5.4.2 实验结果分析第140-151页
    5.5 基于S-PCM和S-PGK的彩色噪声图像分割第151-158页
        5.5.1 基于S-PCM和S-PGK的彩色噪声图像分割第151-153页
        5.5.2 实验结果分析第153-158页
    5.6 小结第158-160页
第六章 总结与展望第160-164页
    6.1 总结第160-161页
    6.2 展望第161-164页
参考文献第164-176页
致谢第176-178页
作者简介第178-180页

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