| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 图像分割方法综述 | 第18-31页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 分割的定义 | 第18-19页 |
| 2.3 分割方法分类概述 | 第19-27页 |
| 2.4 基于模糊理论的图像分割方法 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 一种基于模糊阈值的图像分割方法设计与实现 | 第31-44页 |
| 3.1 模糊理论与图像处理 | 第31-32页 |
| 3.1.1 模糊集合定义 | 第31-32页 |
| 3.1.2 不精确环境下的图像处理 | 第32页 |
| 3.2 模糊阈值分割 | 第32-34页 |
| 3.3 模糊阈值分割框架 | 第34-41页 |
| 3.3.1 相似性模型 | 第34-35页 |
| 3.3.2 方法理论 | 第35-37页 |
| 3.3.3 隶属度函数 | 第37-39页 |
| 3.3.4 模糊度测量 | 第39-40页 |
| 3.3.5 分割框架流程 | 第40-41页 |
| 3.4 实验及相关讨论 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 一种基于空间信息的模糊聚类改进算法 | 第44-60页 |
| 4.1 FCM 算法介绍 | 第44-45页 |
| 4.2 当前 FCM 算法存在的一些问题 | 第45-46页 |
| 4.3 mbFCM 算法提出 | 第46-52页 |
| 4.3.1 双边滤波 | 第46-49页 |
| 4.3.2 图像小波多分辨率分解 | 第49-51页 |
| 4.3.3 mbFCM 算法步骤 | 第51-52页 |
| 4.4 实验及相关讨论 | 第52-59页 |
| 4.4.1 验证方程 | 第52-54页 |
| 4.4.2 合成测试图像分割 | 第54-56页 |
| 4.4.3 标准测试图像分割 | 第56-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 mbFCM 改进算法在磁共振图像分割上的应用 | 第60-71页 |
| 5.1 医学图像处理与分析 | 第60-62页 |
| 5.2 实验环境 | 第62-63页 |
| 5.2.1 软硬件介绍 | 第62页 |
| 5.2.2 实验数据 | 第62-63页 |
| 5.3 验证方程 | 第63-65页 |
| 5.3.1 聚类有效性函数 | 第64页 |
| 5.3.2 敏感性和特异性 | 第64-65页 |
| 5.4 实验及相关讨论 | 第65-69页 |
| 5.4.1 参数设定 | 第65页 |
| 5.4.2 健康人脑 MR 图像分割 | 第65-67页 |
| 5.4.3 脑肿瘤 MR 图像分割 | 第67-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第71页 |
| 6.2 进一步的工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第78页 |