| 内容提要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 第一章 绪 论 | 第10-18页 |
| 1．1 计算机视觉发展历史及现状 | 第10-12页 |
| 1．2 图像分割的现状及存在的问题 | 第12-14页 |
| 1．3 模糊信息处理技术及其在图像分割中的意义和作用 | 第14-15页 |
| 1．4 本文的主要研究成果 | 第15-16页 |
| 1．5 本文的内容安排 | 第16-18页 |
| 第二章 模糊分类技术研究 | 第18-52页 |
| 2．1 模糊分类和图像分割的关系 | 第19-23页 |
| 2．1．1 图像分割的数学描述 | 第20页 |
| 2．1．2 数据集合的划分及FCM聚类算法 | 第20-23页 |
| 2．2 新的模糊分类方法研究 | 第23-42页 |
| 2．2．1 截集模糊C-均值（S2FCM）聚类算法 | 第23-29页 |
| 2．2．2 势函数聚类算法 | 第29-33页 |
| 2．2．3 势函数部分加权的FCM算法 | 第33-42页 |
| 2．3 聚类的势函数初始化方法 | 第42-47页 |
| 2．4 基于模糊贴近度的聚类有效性 | 第47-51页 |
| 2．5 小 结 | 第51-52页 |
| 第三章 基于灰度统计信息的图像模糊分割方法 | 第52-77页 |
| 3．1 势函数聚类自适应多阈值图像分割 | 第52-62页 |
| 3．1．1 直方图势划分函数 | 第52-56页 |
| 3．1．2 直方图势划分函数的划分特性 | 第56-58页 |
| 3．1．3 直方图势函数划分类数C的确定 | 第58页 |
| 3．1．4 基于势函数聚类的自适应多阈值图像分割方法 | 第58-60页 |
| 3．1．5 实验结果分析 | 第60-62页 |
| 3．2 直方图模糊约束FCM聚类自适应多阈值分割 | 第62-76页 |
| 3．2．1 一维直方图FCM聚类多阈值图像分割方法 | 第62-67页 |
| 3．2．2 直方图FCM聚类划分函数的划分特性 | 第67-70页 |
| 3．2．3 多阈值图像分割的划分函数及阈值的确定 | 第70-71页 |
| 3．2．4 多阈值图像分割最佳分割类数的自动确定 | 第71页 |
| 3．2．5 直方图FCM聚类多阈值分割的初始化问题 | 第71-72页 |
| 3．2．6 基于FCM聚类的多阈值图像分割算法 | 第72-74页 |
| 3．2．7 实验结果分析 | 第74-76页 |
| 3．3 小 结 | 第76-77页 |
| 第四章 直方图模糊增强图像分割方法 | 第77-97页 |
| 4．1 基于平滑性测度的模糊自适应直方图增强图像分割 | 第77-86页 |
| 4．1．1 图像平滑测度及平滑算子分析 | 第77-80页 |
| 4．1．2 模糊自适应直方图增强 | 第80-82页 |
| 4．1．3 图像分割算法 | 第82页 |
| 4．1．4 实验分析 | 第82-86页 |
| 4．2 基于色调直方图模糊增强的彩色图像分割 | 第86-96页 |
| 4．2．1 RGB三基色表色空间与HSI颜色三特征表色空间的关系 | 第87-90页 |
| 4．2．2 色调直方图的模糊增强技术 | 第90-92页 |
| 4．2．3 基于色调直方图多阈值分割的彩色图像分割方法 | 第92-93页 |
| 4．2．4 实验结果分析 | 第93-96页 |
| 4．3 小 结 | 第96-97页 |
| 第五章 基于空间邻域信息和灰度信息的图像模糊分割方法 | 第97-116页 |
| 5．1 灰度图像信息熵 | 第97-99页 |
| 5．2 模糊区域生长图像分割方法 | 第99-106页 |
| 5．2．1 工作区域的确定 | 第101-102页 |
| 5．2．2 种子点分割门限的选取 | 第102-103页 |
| 5．2．3 模糊区域增长 | 第103-105页 |
| 5．2．4 实验结果分析 | 第105-106页 |
| 5．3 塔型模糊聚类及区域模糊合并图像分割方法 | 第106-111页 |
| 5．3．1 模糊FCM聚类图像分割特征矢量及参数选择 | 第106-107页 |
| 5．3．2 聚类图像分割的塔型算法 | 第107-108页 |
| 5．3．3 过分割区域的模糊合并算法 | 第108-109页 |
| 5．3．4 实验结果及分析 | 第109-111页 |
| 5．4 纹理图像的模糊软聚类分割方法 | 第111-115页 |
| 5．4．1 小波变换和小波框架分解 | 第112-113页 |
| 5．4．2 纹理特征的提取、纹理粗分割及边界精确定位 | 第113-115页 |
| 5．4．3 实验结果及分析 | 第115页 |
| 5．5 小 结 | 第115-116页 |
| 第六章 基于邻域有序性模糊度量的多尺度边缘检测方法 | 第116-124页 |
| 6．1 邻域有序性及其模糊度量 | 第118-121页 |
| 6．2 边缘检测滤波器尺度的选择 | 第121-123页 |
| 6．3 实验结果分析 | 第123页 |
| 6．4 小 结 | 第123-124页 |
| 第七章 序列图像目标的模糊检测与分割方法 | 第124-132页 |
| 7．1 基于模糊加权的时域滤波运动目标分割算法 | 第124-127页 |
| 7．2 模糊自适应局部阈值序列图像分割方法 | 第127-131页 |
| 7．3 小 结 | 第131-132页 |
| 结束语 | 第132-135页 |
| 致 谢 | 第135-136页 |
| 参考文献 | 第136-147页 |
| 攻读博士学位期间已公开发表的研究论文 | 第147页 |
