基于小波分析和模糊聚类的图像分割技术及应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第7页 |
| ·图像分割算法发展现状 | 第7-11页 |
| ·基于阈值的分割算法 | 第8-10页 |
| ·基于边缘检测的算法 | 第10-11页 |
| ·基于区域的分割算法 | 第11页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第11-13页 |
| 2 基于模糊聚类的图像分割算法 | 第13-24页 |
| ·模糊理论基础 | 第13-17页 |
| ·概述 | 第13页 |
| ·模糊集合论基础 | 第13-14页 |
| ·模糊关系 | 第14-16页 |
| ·模糊矩阵 | 第16-17页 |
| ·聚类分析 | 第17-20页 |
| ·常见的聚类算法 | 第18-19页 |
| ·C均值聚类 | 第19-20页 |
| ·模糊C均值聚类分割 | 第20-23页 |
| ·模糊C均值聚类算法 | 第21-22页 |
| ·基于模糊C均值聚类算法的图像分割 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 小波分析简介 | 第24-29页 |
| ·概述 | 第24-25页 |
| ·产生历史 | 第24页 |
| ·分析方法 | 第24-25页 |
| ·应用领域 | 第25页 |
| ·小波去噪 | 第25-28页 |
| ·小波去噪问题的描述 | 第25-26页 |
| ·小波去噪的步骤 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 基于小波去噪的模糊聚类图像分割 | 第29-38页 |
| ·概述 | 第29页 |
| ·利用小波去噪 | 第29-33页 |
| ·选用小波介绍 | 第30-31页 |
| ·去噪结果 | 第31-33页 |
| ·模糊聚类图像分割 | 第33-37页 |
| ·模糊聚类分割 | 第33-35页 |
| ·实验对比 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 5 医学图像处理中的应用 | 第38-47页 |
| ·医学图像分割简介 | 第38页 |
| ·医学图像分割处理步骤 | 第38-47页 |
| 6 结论与展望 | 第47-48页 |
| ·结论 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 附录A 相关代码 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
