| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 概述 | 第7-16页 |
| ·研究的目的和意义 | 第7页 |
| ·模糊聚类方法提取图像特征的研究背景 | 第7-12页 |
| ·数字图像特征提取研究背景 | 第7-10页 |
| ·基于模糊聚类算法的图像特征提取的研究背景 | 第10-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-14页 |
| ·论文的主要结构及创新点 | 第14-16页 |
| 第二章 基于灰度图像特征提取的模糊聚类算法模型分析 | 第16-24页 |
| ·灰度图像模糊关系的搭建 | 第16-19页 |
| ·灰度图像的模糊关系原理 | 第16-18页 |
| ·基于图像特征的模糊关系的搭建 | 第18-19页 |
| ·基于灰度图像的聚类算法理论分析 | 第19-24页 |
| ·图像的聚类分析的概况 | 第19-20页 |
| ·基于灰度图像的聚类分析 | 第20-24页 |
| 第三章 基于模糊聚类算法的灰度图像特征提取实现 | 第24-37页 |
| ·灰度图像特征提取前提 | 第24-25页 |
| ·灰度图像提取系统的软件准备 | 第24页 |
| ·灰度图像的相关理论基础 | 第24-25页 |
| ·灰度图像特征提取实现 | 第25-35页 |
| ·灰度图像介绍 | 第25-26页 |
| ·图像区域特征提取 | 第26-30页 |
| ·隶属特征函数获取过程 | 第30-34页 |
| ·灰度图像特征提取 | 第34-35页 |
| ·系统参数分析 | 第35-36页 |
| ·图像区域矩阵N | 第35-36页 |
| ·相似度α | 第36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第四章 灰度图像特征提取系统的仿真及应用 | 第37-57页 |
| ·灰度图像特征提取系统简介 | 第37-44页 |
| ·软件检测部分 | 第38-41页 |
| ·软件功能部分 | 第41-44页 |
| ·标准灰度图像仿真 | 第44-49页 |
| ·比较最大最小算法 | 第49-51页 |
| ·实际图像应用 | 第51-57页 |
| ·石墨烯薄片应用 | 第51-54页 |
| ·视网膜成像应用 | 第54-57页 |
| 第五章 全文总结及进一步的工作 | 第57-59页 |
| ·全文总结 | 第57-58页 |
| ·进一步的工作 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |