| 中文摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-13页 |
| ·国内外发展现状 | 第13-15页 |
| ·本文的研究内容与安排 | 第15-17页 |
| 第二章 碑文拓片图像分割方法分析 | 第17-25页 |
| ·图像分割基础 | 第17-18页 |
| ·图像分割方法分析 | 第18-23页 |
| ·基于阈值的图像分割方法 | 第19-20页 |
| ·基于区域的图像分割方法 | 第20-22页 |
| ·基于边缘检测的图像分割方法 | 第22-23页 |
| ·分析与结论 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于FCM 聚类的碑文拓片图像分割算法 | 第25-37页 |
| ·模糊聚类理论基础 | 第25-28页 |
| ·模糊集合理论 | 第25-26页 |
| ·聚类分析 | 第26-28页 |
| ·FCM 聚类算法 | 第28-31页 |
| ·数据集的c 划分 | 第28-29页 |
| ·FCM 聚类算法 | 第29-31页 |
| ·基于FCM 聚类的碑文拓片图像分割算法 | 第31-33页 |
| ·实验与分析 | 第33-36页 |
| ·图像分割算法的评价准则 | 第33-34页 |
| ·FCM 聚类算法分割实验 | 第34-35页 |
| ·基于FCM 聚类的碑文拓片图像分割算法的优缺点 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于改进的快速FCM 聚类的碑文拓片图像分割算法 | 第37-46页 |
| ·快速FCM 聚类算法 | 第37-39页 |
| ·基于改进的快速FCM 聚类的碑文拓片图像分割算法 | 第39-42页 |
| ·邻域像素的灰度相似度 | 第39-40页 |
| ·邻域像素的空间分布特征 | 第40-41页 |
| ·基于改进的快速FCM 聚类的碑文拓片图像分割算法 | 第41-42页 |
| ·实验与分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·总结 | 第46-47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 攻读学位期间公开发表的文章 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
