| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 图像分割的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 基于聚类的图像分割 | 第9-12页 |
| 1.2.1 聚类研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 基于聚类的图像分割技术 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究工作和结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 图像分割和谱聚类理论 | 第14-28页 |
| 2.1 图像分割理论基础 | 第14-19页 |
| 2.1.1 图像分割模型 | 第14-15页 |
| 2.1.2 图像的描述和表示 | 第15-19页 |
| 2.2 模糊聚类理论与图像分割 | 第19-23页 |
| 2.2.1 基于模糊聚类的图像分割 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于区间模糊聚类的图像分割 | 第21-23页 |
| 2.3 基于谱聚类的图像分割 | 第23-27页 |
| 2.3.1 图划分准则 | 第23-25页 |
| 2.3.2 谱聚类算法 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于彩色直方图的区间模糊谱聚类图像分割 | 第28-36页 |
| 3.1 区间二型模糊聚类理论 | 第28-29页 |
| 3.2 基于彩色直方图的区间模糊相似性测度的构造 | 第29-32页 |
| 3.2.1 JND彩色直方图 | 第29-30页 |
| 3.2.2 计算JND彩色直方图 | 第30页 |
| 3.2.3 区间模糊相似性构造 | 第30-32页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第32-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于区间模糊理论的谱聚类集成图像分割 | 第36-50页 |
| 4.1 聚类集成概述 | 第36-40页 |
| 4.1.1 聚类集成理论 | 第36-38页 |
| 4.1.2 聚类成员产生 | 第38页 |
| 4.1.3 一致性函数设计 | 第38-40页 |
| 4.2 基于模糊聚类评价指标的区间模糊相似性测度的构造 | 第40-43页 |
| 4.2.1 聚类评价指标 | 第40-42页 |
| 4.2.2 基于彩色直方图的模糊聚类有效性指标 | 第42-43页 |
| 4.3 基于区间模糊理论的谱聚类集成图像分割算法 | 第43-44页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-50页 |
| 第5章 总结和展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50-51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第60页 |