| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 图像分割方法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于聚类的图像分割方法的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 模糊C均值聚类算法在图像分割中的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究的内容 | 第13-14页 |
| 第2章 基于模糊C均值聚类的图像分割方法 | 第14-23页 |
| 2.1 模糊理论基础 | 第14-15页 |
| 2.1.1 模糊集合理论 | 第14-15页 |
| 2.1.2 模糊聚类分析 | 第15页 |
| 2.2 模糊C均值聚类算法 | 第15-19页 |
| 2.2.1 C均值聚类算法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 模糊C均值聚类算法 | 第16-19页 |
| 2.3 改进的FCM算法 | 第19-21页 |
| 2.3.1 FCMS算法 | 第19页 |
| 2.3.2 EnFCM算法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 FLICM算法 | 第20页 |
| 2.3.4 KWFLICM算法 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 基于差分二维熵对初始值确定的KFCM图像分割 | 第23-31页 |
| 3.1 差分进化二维熵算法基本原理 | 第23-25页 |
| 3.1.1 差分进化算法的基本原理 | 第23-24页 |
| 3.1.2 二维熵算法的基本原理 | 第24-25页 |
| 3.2 基于差分二维熵的KFCM图像分割 | 第25-27页 |
| 3.2.1 基于核函数的FCM算法 | 第25-26页 |
| 3.2.2 基于差分进化二维熵的KFCM图像分割 | 第26-27页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第27-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于非局部极值的KFCM图像分割 | 第31-41页 |
| 4.1 非局部均值滤波的基本原理 | 第31页 |
| 4.2 非局部极值的KFCM图像分割 | 第31-35页 |
| 4.2.1 聚类中心和聚类数的确定 | 第32页 |
| 4.2.2 非局部极值KFCM算法的目标函数 | 第32-34页 |
| 4.2.3 非局部极值的KFCM图像分割的基本步骤 | 第34-35页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第35-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第5章 总结与展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的研究成果 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46页 |
