| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·图像分割概述 | 第14-18页 |
| ·传统图像分割方法 | 第14-16页 |
| ·结合特定理论的图像分割方法 | 第16-18页 |
| ·聚类分割算法及其国内外研究现状 | 第18-24页 |
| ·本文的主要工作和结构安排 | 第24-26页 |
| 第2章 经典聚类分割算法 | 第26-46页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·划分聚类算法 | 第27-29页 |
| ·层次聚类算法 | 第29-30页 |
| ·谱聚类算法 | 第30-37页 |
| ·谱图理论 | 第30-32页 |
| ·图划分及图划分准则 | 第32-36页 |
| ·谱聚类算法框架 | 第36-37页 |
| ·Mean shift 聚类算法 | 第37-43页 |
| ·Mean shift 算法原理 | 第37-41页 |
| ·Mean shift 算法的收敛性 | 第41-43页 |
| ·其它聚类算法 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第3章 结合二次分水岭和 Ncut 的图像分割算法研究 | 第46-64页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·分水岭算法 | 第46-50页 |
| ·分水岭算法原理 | 第46-49页 |
| ·彩色图像的梯度描述 | 第49-50页 |
| ·Ncut 算法 | 第50-53页 |
| ·基于二次分水岭和 Ncut 的图像分割算法 | 第53-60页 |
| ·二次分水岭预分割 | 第53-55页 |
| ·权值矩阵 W 的构造 | 第55-58页 |
| ·基于二次分水岭和 Ncut 的图像分割算法描述 | 第58-60页 |
| ·实验结果与分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 图像分割的多层聚类算法研究 | 第64-102页 |
| ·引言 | 第64-65页 |
| ·Mean shift 算法预分割 | 第65-68页 |
| ·基于 MSHC 的图像分割算法 | 第68-76页 |
| ·图像特征选择 | 第68页 |
| ·基于 MSHC 的图像分割算法描述 | 第68-72页 |
| ·实验结果与分析 | 第72-76页 |
| ·基于 MSAP 的图像分割算法 | 第76-89页 |
| ·近邻传播聚类算法 | 第76-81页 |
| ·基于 MSAP 的图像分割算法描述 | 第81-83页 |
| ·实验结果与分析 | 第83-89页 |
| ·基于数据点竞争聚类的图像分割算法 | 第89-99页 |
| ·数据点竞争聚类算法 | 第89-94页 |
| ·基于数据点竞争聚类的图像分割算法描述 | 第94-95页 |
| ·实验结果与分析 | 第95-99页 |
| ·多层聚类算法复杂度分析 | 第99-100页 |
| ·本章小结 | 第100-102页 |
| 第5章 基于 Nystr m 逼近的快速谱聚类图像分割算法研究 | 第102-116页 |
| ·引言 | 第102-103页 |
| ·基于 Nystr m 逼近的谱聚类图像分割算法 | 第103-105页 |
| ·基于 Nystr m 逼近的快速谱聚类图像分割算法 | 第105-111页 |
| ·图像余弦相似度权值矩阵的构造 | 第105-110页 |
| ·Nystr m 逼近的快速谱聚类图像分割算法描述 | 第110-111页 |
| ·实验结果与分析 | 第111-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 结论 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-130页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第130-132页 |
| 致谢 | 第132-133页 |
| 个人简历 | 第133页 |
