基于训练样本自动选取的SVM彩色图像分割方法研究

中文摘要	第1-10页
ABSTRACT	第10-12页
第一章 绪论	第12-18页
·研究背景及意义	第12页
·图像分割简介	第12-16页
·图像分割的定义	第13页
·图像分割的研究进展	第13-16页
·论文的主要研究内容与结构安排	第16-18页
第二章 预备知识	第18-22页
·支持向量机概述	第18-19页
·基于支持向量机的图像分割	第19-21页
·本章小结	第21-22页
第三章 基于FCM和SVM的彩色图像分割方法	第22-34页
·基于FCM的训练样本自动选取	第23-26页
·模糊C均值算法概述	第23-24页
·FCM自动选取训练样本算法	第24-26页
·基于SVM的图像分割	第26-28页
·特征向量的提取	第26-28页
·SVM分割	第28页
·实验结果及分析	第28-32页
·本章小结	第32-34页
第四章 基于分水岭和SVM的彩色图像分割方法	第34-42页
·基于分水岭算法的图像预分割	第34-36页
·分水岭算法概述	第34-35页
·梯度图像的构建	第35页
·标记提取	第35-36页
·基于分水岭算法的SVM训练样本自动选取和标注	第36-37页
·SVM分类器训练及图像分割	第37-38页
·实验结果及分析	第38-41页
·本章小结	第41-42页
第五章 总结和展望	第42-44页
参考文献	第44-48页
攻读学位期间取得的研究成果及参与项目情况	第48-50页
致谢	第50-52页
个人简况及联系方式	第52-56页