首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

改进的模糊C-均值聚类对噪声图像的分割

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-9页
第1章 绪论第9-19页
   ·图像分割的目的和意义第9-13页
     ·图像分割的重要性第9-10页
     ·模糊聚类分割的原因第10-13页
   ·FCM算法的图像分割研究综述第13-16页
     ·图像分割面临的问题第13-14页
     ·图像的模糊C-均值聚类分割的应用和发展第14-16页
   ·图像分割的原理第16-17页
   ·本文的研究目标和主要研究内容第17页
   ·本文的组织结构第17-18页
   ·本章小结第18-19页
第2章 模糊数学、模糊聚类、FCM聚类分析第19-29页
   ·模糊数学理论简介第19页
   ·模糊集基础第19-22页
   ·模糊聚类分析第22-25页
     ·硬分类第23页
     ·模糊分类第23-24页
     ·模糊聚类准则第24-25页
   ·模糊C-均值聚类算法(FCM)第25-28页
     ·FCM算法过程第25-27页
     ·FCM算法分析第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第3章 基于灰度和空间特征的快速模糊C-均值聚类对噪声图像分割第29-39页
   ·相关改进的FCM聚类分割算法第29-30页
   ·快速的FCM聚类算法第30-31页
   ·灰度和空间特征的快速FCM算法第31-33页
     ·邻域像素的灰度相似度第31-32页
     ·邻域像素的空间分布特征第32-33页
   ·聚类分割的有效性评价函数第33页
   ·仿真实验分析第33-38页
   ·本章小结第38-39页
第4章 基于快速模糊C-均值聚类和同组原理方法对低对比度噪声图像分割第39-51页
   ·粗集分类的基础知识第40-41页
   ·图像的粗集分类第41-42页
     ·根据c_1划分子图第41页
     ·根据c_2划分子图第41-42页
     ·线性插值滤波第42页
   ·去噪图像的模糊增强算法第42-44页
   ·图像增强的性能指标评价第44-45页
   ·图像增强仿真实验分析第45-47页
   ·快速FCM聚类算法和同组原理结合的增强图像分割第47-50页
     ·同组和置信度第47-48页
     ·RFFCM算法的实现第48-49页
     ·仿真研究第49-50页
   ·本章小结第50-51页
结论第51-53页
参考文献第53-57页
致谢第57-58页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第58页

论文共58页,点击 下载论文
上一篇:基于软件无线电的TD-SCDMA和WCDMA数字中频接收机仿真设计
下一篇:复合富血小板血浆可注射型组织工程骨的构建与实验研究