基于模糊集与空间信息的图像分割算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·模糊聚类图像分割算法研究现状 | 第13-17页 |
| ·论文主要内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 2 模糊聚类分割算法概述 | 第19-34页 |
| ·几种典型的图像分割算法 | 第19-22页 |
| ·模糊聚类图像分割法 | 第22-29页 |
| ·硬C均值聚类算法 | 第23-26页 |
| ·模糊C均值聚类算法 | 第26-29页 |
| ·几种扩展的模糊聚类算法 | 第29-33页 |
| ·带约束项的模糊聚类算法及其改变算法 | 第29-30页 |
| ·增强模糊C-均值聚类算法 | 第30-31页 |
| ·快速广义模糊C-均值聚类 | 第31-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 3 改进的模糊聚类图像分割算法 | 第34-44页 |
| ·改进的模糊C均值算法 | 第34-36页 |
| ·理论基础 | 第34-35页 |
| ·结果及分析 | 第35-36页 |
| ·改进的自动模糊C均值图像分割算法 | 第36-40页 |
| ·理论基础 | 第38-39页 |
| ·结果及分析 | 第39-40页 |
| ·改进的基于核函数的模糊聚类图像分割算法 | 第40-43页 |
| ·理论基础 | 第41-42页 |
| ·结果及分析 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 4 结合空间信息和阴影集的聚类分割算法 | 第44-51页 |
| ·阴影C-均值算法 | 第44-45页 |
| ·结合局部空间信息的模糊C均值分割算法 | 第45-48页 |
| ·理论基础 | 第46-47页 |
| ·结果及分析 | 第47-48页 |
| ·结合非局部空间信息的模糊C均值分割算法 | 第48-50页 |
| ·理论基础 | 第48-49页 |
| ·结果及分析 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 5 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51-52页 |
| ·展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
