基于模糊聚类的图像分割方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·文章结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 图像分割的概念及方法综述 | 第13-19页 |
| ·图像分割的概念 | 第13-14页 |
| ·图像分割的评价标准 | 第14页 |
| ·典型的图像分割方法 | 第14-18页 |
| ·基于阈值的分割方法 | 第15-16页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第16-17页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第17页 |
| ·分水岭分割方法 | 第17-18页 |
| ·基于特定理论的分割方法 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 模糊聚类理论基础 | 第19-27页 |
| ·模糊集合理论基础 | 第19-23页 |
| ·模糊集合概念 | 第19-21页 |
| ·隶属函数的确定方法 | 第21页 |
| ·模糊度基本概念 | 第21-23页 |
| ·聚类方法理论 | 第23-26页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第23页 |
| ·聚类的一般步骤 | 第23-24页 |
| ·常见的聚类方法 | 第24-26页 |
| ·模糊聚类算法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27页 |
| 第四章 基于 FCM 的图像分割及其改进 | 第27-36页 |
| ·FCM 的基本原理 | 第27-30页 |
| ·目标函数 | 第27-29页 |
| ·最优化条件 | 第29-30页 |
| ·基于 FCM 的图像分割步骤 | 第30-31页 |
| ·改进的基于 FCM 的图像分割方法 | 第31-34页 |
| ·基于均值的相似度距离 | 第32-33页 |
| ·基于中值的相似度距离 | 第33-34页 |
| ·结合空间特征的相似度距离 | 第34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36页 |
| 第五章 一种自适应的 FCM 图像分割方法 | 第36-41页 |
| ·空间位置信息 | 第36-38页 |
| ·空间位置特征 | 第36-37页 |
| ·选择聚类准则 | 第37-38页 |
| ·空间相似度距离 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-40页 |
| ·人工合成图像分割实验 | 第39页 |
| ·自然图像分割实验 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第六章 总结与展望 | 第41-43页 |
| ·研究内容总结 | 第41页 |
| ·下一步工作 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表情况 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
