基于GS方法的图像分割估计数的多信息动态研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题的研究背景 | 第7-8页 |
| ·课题的研究现状 | 第8-9页 |
| ·论文的主要内容 | 第9-11页 |
| ·论文的组织 | 第9-10页 |
| ·论文的主要工作与创新 | 第10-11页 |
| 2 基于聚类分析的图像分割 | 第11-22页 |
| ·图像分割概述 | 第11-15页 |
| ·图像分割定义 | 第11页 |
| ·图像分割方法 | 第11-14页 |
| ·图像分割方法的发展趋势 | 第14-15页 |
| ·图像分割方法的评价标准 | 第15页 |
| ·聚类分析概述 | 第15-19页 |
| ·聚类分析定义 | 第15-16页 |
| ·聚类分析步骤 | 第16页 |
| ·聚类分析算法 | 第16-17页 |
| ·聚类有效性评价 | 第17-18页 |
| ·聚类分析在图像分割中的应用 | 第18-19页 |
| ·基于k-means算法的图像分割 | 第19-20页 |
| ·k-means聚类算法的主要思想和具体步骤 | 第19-20页 |
| ·基于k-means聚类的图像分割算法 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 3 GS方法 | 第22-32页 |
| ·Gap统计量模型 | 第22-23页 |
| ·参考分布 | 第23-28页 |
| ·参考分布的选取 | 第23-24页 |
| ·零分布相关统计量性质 | 第24-28页 |
| ·GS方法的算法 | 第28页 |
| ·基于GS方法的图像分割 | 第28-31页 |
| ·基于GS方法的图像分割框架 | 第28-29页 |
| ·基于GS方法的图像分割结果 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 WGS模型 | 第32-37页 |
| ·标准化数据 | 第32-33页 |
| ·基于WGS方法的图像分割模型 | 第33-34页 |
| ·图像分割模型的假设基础 | 第33页 |
| ·包含位置信息的Gap统计量 | 第33-34页 |
| ·基于WGS方法的图像分割结果和分析 | 第34-36页 |
| ·位置信息对图像分割的影响 | 第34-35页 |
| ·权重值对图像分割的影响 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 5 基于DSA-k-means算法的WGS模型 | 第37-41页 |
| ·DSA-k-means算法 | 第37-38页 |
| ·DSA-k-means算法的基本思想 | 第37-38页 |
| ·DSA-k-means算法的基本步骤 | 第38页 |
| ·基于改进WGS模型的图像分割 | 第38-40页 |
| ·定性分析 | 第38-39页 |
| ·定量分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 6 基于改进WGS模型的权重分析 | 第41-45页 |
| ·加权分析动态DWGS方法 | 第41-42页 |
| ·加权分析动态DWGS模型 | 第41-42页 |
| ·加权分析动态DWGS算法 | 第42页 |
| ·基于加权分析动态DWGS方法的图像分割 | 第42-44页 |
| ·零图像 | 第42-43页 |
| ·图像分割结果与分析 | 第43页 |
| ·加权分析动态DWGS模型的图像分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 结束语 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
