| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 图像分割方法研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3 尺度空间理论研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4 论文主要内容及创新点 | 第19-20页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第20-21页 |
| 第二章 相关理论介绍 | 第21-30页 |
| 2.1 聚类算法 | 第21-25页 |
| 2.1.1 基于高斯混合模型的EM算法 | 第21-23页 |
| 2.1.2 EM衍生算法 | 第23-25页 |
| 2.1.3 确定EM算法的聚类数 | 第25页 |
| 2.2 核密度估计 | 第25-26页 |
| 2.3 尺度空间理论中一维信号重构方法 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于一维特征尺度空间理论的EM图像分割算法 | 第30-43页 |
| 3.1 一维信号重构方法的不足 | 第30-31页 |
| 3.2 基于一维特征尺度空间理论的EM图像分割算法描述 | 第31-36页 |
| 3.2.1 确定EM算法的初始信息 | 第32-35页 |
| 3.2.2 本章算法流程 | 第35-36页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第36-41页 |
| 3.3.1 聚类数的确定 | 第36-38页 |
| 3.3.2 图像分割实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于多维特征尺度空间理论的EM图像分割算法 | 第43-56页 |
| 4.1 基于多维特征尺度空间理论的EM图像分割算法描述 | 第43-46页 |
| 4.1.1 多维特征的标准化 | 第43-44页 |
| 4.1.2 本章算法流程 | 第44-46页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第46-55页 |
| 4.2.1 模拟数据聚类结果与分析 | 第46-51页 |
| 4.2.2 彩色图像分割实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 论文总结 | 第56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 硕士期间的学术成果 | 第65页 |
