基于模糊系统理论的图像分割技术研究

摘要	第1-8页
Abstract	第8-14页
第1章 绪论	第14-36页
·引言	第14-16页
·图像分割及其算法综述	第16-32页
·基于区域的图像分割技术	第17-22页
·基于边界的图像分割技术	第22-25页
·结合特定理论工具的图像分割技术	第25-31页
·结论	第31-32页
·基于模糊系统理论的图像处理	第32-33页
·本文的主要研究内容	第33-35页
·本文的内容安排	第35-36页
第2章 图像的模糊分割技术	第36-52页
·引言	第36页
·模糊分割技术的实施过程	第36-39页
·基于模糊度量的阈值分割方法	第39-43页
·隶属函数	第40-41页
·模糊度量	第41-42页
·阈值的确定	第42-43页
·基于模糊聚类的图像分割方法	第43-48页
·图像的特征空间	第43-45页
·模糊C均值聚类算法	第45-48页
·基于模糊技术的有监督图像分割方法	第48-49页
·基于模糊规则的图像分割方法	第49-50页
·小结	第50-52页
第3章 基于模糊划分熵的阈值选择方法	第52-69页
·引言	第52-53页
·基于模糊划分熵的阈值选择算法的描述	第53-58页
·模糊事件的概率	第54页
·图像的概率划分	第54-55页
·图像的模糊划分	第55-57页
·基于模糊划分熵的阈值选择算法	第57-58页
·基于模糊划分熵的阈值选择算法的改进	第58-66页
·图像的模糊划分方式	第58-62页
·化简模糊集的概率	第62-65页
·改进的阈值选择算法	第65-66页
·实验结果与比较	第66-68页
·小结	第68-69页
第4章 基于模糊度的阈值选择方法	第69-89页
·引言	第69-70页
·基于模糊度的阈值选择算法的描述	第70-75页
·构造隶属函数	第70-71页
·模糊集的模糊度	第71-74页
·基于模糊度的阈值选择算法	第74-75页
·基于模糊度的阈值选择算法的改进	第75-86页
·模糊度的不一致性	第75-78页
·模糊度不一致性的理论分析	第78-82页
·模糊度的重新定义	第82-85页
·改进的阈值选择算法	第85-86页
·实验结果与比较	第86页
·小结	第86-89页
第5章 基于模糊 C均值聚类的图像分割方法	第89-112页
·引言	第89-90页
·基于FCM聚类的图像分割算法的描述	第90-92页
·图像的二维灰度特征空间	第90-91页
·基于FCM聚类的图像分割算法	第91-92页
·改进的遗传FCM聚类算法	第92-101页
·改进的遗传FCM聚类算法	第93-98页
·改进的遗传FCM聚类算法性能比较	第98-101页
·最佳聚类数的确定	第101-106页
·典型的有效性函数	第102-104页
·改进的有效性函数	第104-106页
·有效性函数 V_w的性能比较	第106页
·基于FCM聚类的图像分割算法的改进	第106-109页
·改进的FCM聚类分割算法	第108-109页
·算法的实验结果与比较	第109页
·小结	第109-112页
第6章 基于模糊元胞自动机的图像分割方法	第112-128页
·引言	第112-113页
·基于元胞自动机的图像分割算法的描述	第113-122页
·元胞自动机的构成	第113-117页
·一维与二维元胞自动机	第117-119页
·基于元胞自动机的图像分割算法	第119-122页
·基于模糊元胞自动机的图像分割算法	第122-126页
·模糊元胞自动机模型	第122-123页
·基于模糊元胞自动机的图像分割算法	第123-126页
·实验结果与比较	第126-127页
·小结	第127-128页
结论	第128-131页
全文总结	第128-129页
工作展望	第129-131页
参考文献	第131-154页
攻读学位期间公开发表论文	第154-157页
致谢	第157-158页
研究生履历	第158页