| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 SOFC微观结构表征方法研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 图像分割算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文工作及创新点 | 第14-16页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 基于模糊理论的图像分割算法 | 第18-29页 |
| 2.1 图像分割简介 | 第18-19页 |
| 2.2 模糊集K划分 | 第19页 |
| 2.3 模糊C均值聚类的图像分割算法 | 第19-26页 |
| 2.3.1 传统的FCM图像分割算法 | 第19-21页 |
| 2.3.2 FCM常见的几种改进算法 | 第21-26页 |
| 2.4 图像分割质量评价 | 第26-28页 |
| 2.4.1 主观评价法 | 第26页 |
| 2.4.2 客观评价法 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于量子衍生混合聚类模型的SOFC阳极图像分割方法 | 第29-48页 |
| 3.1 基于模糊逻辑模型的图像分割算法 | 第29-31页 |
| 3.1.1 马尔可夫随机场理论 | 第29-30页 |
| 3.1.2 基于马尔可夫随机场的模糊聚类算法 | 第30-31页 |
| 3.2 高斯混合模型 | 第31-32页 |
| 3.3 量子衍生的混合聚类模型图像分割算法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 结合GMM先验知识的量子衍生混合聚类模型 | 第32-36页 |
| 3.3.2 本文方法1流程 | 第36页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第36-47页 |
| 3.4.1 模拟图像实验 | 第37-43页 |
| 3.4.2 真实Ni-YSZ阳极图像实验 | 第43-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于偏移场矫正的模糊核函数聚类SOFC阳极图像分割算法 | 第48-69页 |
| 4.1 图像建模 | 第48页 |
| 4.2 基于乘性固有成分优化的图像分割和偏差场校正算法 | 第48-50页 |
| 4.3 主成分分析理论 | 第50-51页 |
| 4.4 基于LPG-PCA去噪的模糊核函数聚类算法 | 第51-56页 |
| 4.4.1 两级LPG-PCA图像去噪算法 | 第51-54页 |
| 4.4.2 基于核函数和偏移场矫正的模糊聚类算法 | 第54-56页 |
| 4.4.3 本文方法2流程 | 第56页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第56-68页 |
| 4.5.1 模拟图像实验 | 第57-61页 |
| 4.5.2 真实Ni-YSZ阳极图像实验 | 第61-66页 |
| 4.5.3 本文两种方法对比 | 第66-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第69-70页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第77-78页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第78-79页 |
| 详细摘要 | 第79-83页 |
