| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 图像分割的定义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3.1 基于聚类的分割方法 | 第9-10页 |
| 1.3.2 基于遗传算法的分割方法 | 第10页 |
| 1.3.3 基于图论的分割方法 | 第10-12页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 2 归一化分割算法 | 第15-24页 |
| 2.1 图论中的相关概念 | 第15-17页 |
| 2.1.1 图的定义 | 第15-16页 |
| 2.1.2 子图及图的割 | 第16页 |
| 2.1.3 图的权值矩阵 | 第16-17页 |
| 2.2 最小分割准则和归一化分割准则 | 第17-19页 |
| 2.2.1 最小分割准则 | 第17-18页 |
| 2.2.2 归一化分割准则 | 第18-19页 |
| 2.3 归一化分割准则的求解 | 第19-20页 |
| 2.4 2-way Ncut 与 K-way Ncut 算法描述 | 第20-22页 |
| 2.4.1 2-way Ncut 算法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 K-way Ncut 算法 | 第21-22页 |
| 2.5 归一化分割算法分析 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于 MST-FCM 的图像预处理 | 第24-31页 |
| 3.1 模糊 C-均值聚类算法 | 第24-25页 |
| 3.2 最小生成树的划分 | 第25-30页 |
| 3.2.1 最小生成树 | 第25-26页 |
| 3.2.2 划分准则 | 第26-30页 |
| 3.3 MST-FCM 算法描述 | 第30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 归一化分割准则的优化 | 第31-48页 |
| 4.1 遗传算法 | 第31-36页 |
| 4.2 自适应遗传算法 | 第36页 |
| 4.3 自适应遗传算法的归一化分割准则 | 第36-45页 |
| 4.3.1 染色体编码 | 第37页 |
| 4.3.2 适应度函数 | 第37-39页 |
| 4.3.3 选择算子 | 第39-41页 |
| 4.3.4 交叉算子 | 第41-44页 |
| 4.3.5 变异算子 | 第44-45页 |
| 4.4 算法步骤 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 实验结果及分析 | 第48-61页 |
| 5.1 实验设计 | 第48-49页 |
| 5.2 结果分析 | 第49-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 论文总结 | 第61-62页 |
| 6.2 研究展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录 | 第67页 |
| A 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第67页 |