| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 图像分割研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 模糊聚类在图像分割中的应用 | 第13-17页 |
| 1.4 论文主要工作及章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 模糊聚类分割理论基础 | 第19-27页 |
| 2.1 模糊集及模糊划分 | 第19-21页 |
| 2.1.1 模糊集理论 | 第19-20页 |
| 2.1.2 模糊划分基础 | 第20-21页 |
| 2.2 模糊C-均值聚类算法 | 第21-22页 |
| 2.3 鲁棒模糊聚类图像分割算法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 空间信息约束的鲁棒聚类分割法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 模糊局部信息C-均值聚类分割法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 非局部信息模糊C-均值聚类分割法 | 第24-25页 |
| 2.4 图像分割的评价标准 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 彩色图像鲁棒聚类分割快速算法 | 第27-37页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 彩色图像及直方图 | 第27-29页 |
| 3.2.1 彩色图像表示 | 第27-28页 |
| 3.2.2 图像颜色模型 | 第28-29页 |
| 3.2.3 彩色图像直方图构造 | 第29页 |
| 3.3 利用马氏距离的模糊聚类算法 | 第29-31页 |
| 3.4 鲁棒聚类分割快速算法 | 第31-34页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第34-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 核空间半监督模糊局部C-均值聚类分割算法 | 第37-59页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 核函数理论 | 第37-41页 |
| 4.2.1 核函数的定义 | 第38-39页 |
| 4.2.2 核函数的选择 | 第39-41页 |
| 4.3 半监督模糊聚类 | 第41-44页 |
| 4.3.1 基于聚类过程的半监督FCM算法 | 第41-42页 |
| 4.3.2 基于目标函数的半监督FCM算法 | 第42-44页 |
| 4.4 核半监督模糊局部C-均值图像分割算法 | 第44-47页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第47-57页 |
| 4.5.1 标准图像加噪分割 | 第47-48页 |
| 4.5.2 合成及二值图像加噪分割 | 第48-53页 |
| 4.5.3 医学及遥感图像加噪分割 | 第53-57页 |
| 4.6 结论 | 第57-59页 |
| 第5章 基于非局部均值的鲁棒半监督模糊聚类分割算法 | 第59-81页 |
| 5.1 引言 | 第59-60页 |
| 5.2 非局部均值去噪方法 | 第60-61页 |
| 5.3 鲁棒半监督模糊聚类分割算法 | 第61-67页 |
| 5.3.1 空间邻域加权距离 | 第61-62页 |
| 5.3.2 邻域约束半监督模糊聚类算法 | 第62-67页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第67-79页 |
| 5.4.1 合成图像加噪分割 | 第67-71页 |
| 5.4.2 标准图像加噪分割 | 第71-74页 |
| 5.4.3 遥感图像加噪分割 | 第74-79页 |
| 5.5 小结 | 第79-81页 |
| 第6章 结合引导滤波的半监督模糊聚类分割算法 | 第81-101页 |
| 6.1 引言 | 第81-82页 |
| 6.2 几种典型的图像滤波 | 第82-88页 |
| 6.2.1 传统滤波 | 第82-85页 |
| 6.2.2 双边滤波 | 第85-86页 |
| 6.2.3 引导滤波 | 第86-88页 |
| 6.3 引导滤波半监督模糊聚类分割算法 | 第88-92页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第92-100页 |
| 6.4.1 滤波抗噪性能比较 | 第93-94页 |
| 6.4.2 边缘保持能力比较 | 第94-96页 |
| 6.4.3 图像分割结果比较 | 第96-100页 |
| 6.5 本章小结 | 第100-101页 |
| 第7章 总结与展望 | 第101-103页 |
| 7.1 研究总结 | 第101-102页 |
| 7.2 研究展望 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-109页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第109-111页 |
| 致谢 | 第111页 |