改进的约束模糊聚类图像分割算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·图像分割方法的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·模糊聚类算法的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的主要研究内容和成果 | 第14-15页 |
| ·本文的章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 模糊聚类算法基础 | 第17-31页 |
| ·模糊理论基础 | 第17-18页 |
| ·模糊理论简介 | 第17页 |
| ·模糊集合理论 | 第17-18页 |
| ·模糊聚类基础 | 第18-21页 |
| ·聚类分析 | 第18-19页 |
| ·模糊聚类分析 | 第19-20页 |
| ·模糊聚类中的相似性度量函数 | 第20-21页 |
| ·模糊聚类中的去模糊化方法 | 第21页 |
| ·模糊C-均值算法及其改进算法 | 第21-29页 |
| ·硬C-均值聚类算法 | 第21-23页 |
| ·模糊C-均值聚类算法 | 第23-25页 |
| ·可能性C-均值聚类算法 | 第25-26页 |
| ·基于核函数的模糊C-均值聚类算法 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于噪声距离的核空间邻域信息模糊聚类算法 | 第31-45页 |
| ·噪声聚类 | 第31-33页 |
| ·基于局部信息的模糊聚类算法 | 第33-36页 |
| ·模糊局部信息C-均值聚类算法 | 第33-34页 |
| ·核空间模糊局部信息C-均值聚类算法 | 第34-36页 |
| ·基于噪声距离的核空间邻域信息模糊聚类算法 | 第36-38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-44页 |
| ·不加噪聚类分割测试 | 第38-39页 |
| ·随机椒盐噪声干扰聚类分割测试 | 第39-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于虚拟焦点的正则化模糊聚类算法 | 第45-59页 |
| ·正则化理论基础 | 第45-47页 |
| ·不适定问题 | 第45-46页 |
| ·正则化理论 | 第46-47页 |
| ·Tikhonov正则化方法 | 第47页 |
| ·基于虚拟焦点的模糊C-均值聚类算法 | 第47-50页 |
| ·虚拟焦点的提出 | 第47-48页 |
| ·基于虚拟焦点的模糊C-均值聚类算法 | 第48-50页 |
| ·基于虚拟焦点的正则化模糊聚类算法 | 第50-53页 |
| ·实验结果及其分析 | 第53-57页 |
| ·实验结果 | 第53-56页 |
| ·分割性能评价 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 二维直方图加权虚拟焦点正则化模糊聚类算法 | 第59-75页 |
| ·基于二维直方图的模糊聚类算法 | 第59-64页 |
| ·二维直方图理论 | 第59-60页 |
| ·基于二维直方图的模糊C-均值聚类分割算法 | 第60-62页 |
| ·属性加权二维直方图模糊C-均值聚类算法 | 第62-64页 |
| ·基于二维直方图加权的虚拟焦点正则化模糊聚类算法 | 第64-65页 |
| ·实验结果及其分析 | 第65-73页 |
| ·随机椒盐噪声干扰聚类分割测试 | 第65-69页 |
| ·高斯噪声干扰聚类分割测试 | 第69-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第6章 总结展望 | 第75-77页 |
| ·全文总结 | 第75页 |
| ·未来展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
