| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·图像分割的概述 | 第7-10页 |
| ·图像分割的定义 | 第7-8页 |
| ·图像分割算法概述 | 第8-10页 |
| ·基于阈值的方法 | 第8-9页 |
| ·基于边缘检测的方法 | 第9页 |
| ·基于区域的方法 | 第9-10页 |
| ·基于特定理论工具的方法 | 第10页 |
| ·基于聚类分析的图像分割研究现状及面临的问题 | 第10页 |
| ·聚类分析概述 | 第10-11页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第11-13页 |
| ·论文的组织 | 第11页 |
| ·论文的主要工作及创新 | 第11-13页 |
| 2 聚类分析的基本概念及应用 | 第13-21页 |
| ·聚类分析算法的基本定义 | 第13-14页 |
| ·距离函数 | 第14-15页 |
| ·常用的聚类分析算法介绍 | 第15-16页 |
| ·K-means算法和FCM算法 | 第16-18页 |
| ·K-means算法 | 第16-17页 |
| ·FCM算法 | 第17-18页 |
| ·聚类数的确定 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 GS模型和FGS模型 | 第21-25页 |
| ·GS模型及其在图像分割中的应用 | 第21-23页 |
| ·GS模型 | 第21-22页 |
| ·GS模型在图像分割中的应用 | 第22-23页 |
| ·FGS模型 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 4 用FGS模型确定灰度图像的最佳分割数 | 第25-29页 |
| ·对FGS模型的简化 | 第25页 |
| ·实验结果及分析 | 第25-28页 |
| ·FGS模型的有效性 | 第25-26页 |
| ·平滑系数m对模型的影响 | 第26-27页 |
| ·FGS模型和GS模型的比较 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 5 MFGS模型及其在图像分割中的应用 | 第29-39页 |
| ·MFGS(Modified Fuzzy Gap statistic)模型 | 第29-30页 |
| ·基于MFGS方法的图像最佳分割框架 | 第30-31页 |
| ·MFGS模型对灰度图像分割的应用 | 第31-37页 |
| ·分割过程分析 | 第31-32页 |
| ·分割效果分析 | 第32-34页 |
| ·MFGS方法与其它方法的比较 | 第34-36页 |
| ·噪声对MFGS模型的影响 | 第36页 |
| ·平滑系数m对MFGS模型的影响 | 第36-37页 |
| ·MFGS模型存在的问题和研究方向 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 结束语 | 第39-40页 |
| 致谢 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |