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基于模糊聚类的SAR图像分割算法研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6页
1 绪论第9-14页
    1.1 研究背景与意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 图像分割的发展现状第9-11页
        1.2.2 模糊聚类算法的发展现状第11-12页
    1.3 主要研究内容及文章结构第12-14页
2 图像分割理论基础第14-20页
    2.1 图像分割概念第14页
    2.2 经典图像分割算法第14-19页
        2.2.1 基于阈值分割的方法第14-15页
        2.2.2 基于边缘检测的方法第15页
        2.2.3 基于区域分割的方法第15-16页
        2.2.4 其它图像分割方法第16-19页
    2.3 本章小结第19-20页
3 模糊聚类分析图像分割理论基础第20-30页
    3.1 模糊集理论第20-22页
        3.1.1 模糊集理论简介第20-21页
        3.1.2 模糊理论在图像处理中的应用第21-22页
    3.2 聚类分析第22-25页
        3.2.1 聚类分析简介第22-23页
        3.2.2 常用的聚类分析算法第23-25页
    3.3 模糊C-均值算法第25-28页
    3.4 模糊C-均值聚类图像分割的应用和发展第28-29页
    3.5 本章小结第29-30页
4 结合Gamma模型的模糊聚类图像分割第30-40页
    4.1 FCM算法的基本原理第30-31页
    4.2 FCM算法的发展过程第31-33页
    4.3 结合Gamma模型的模糊聚类算法描述第33-39页
    4.4 本章小结第39-40页
5 实验结果及分析第40-47页
    5.1 模拟图像分割第40-42页
    5.2 真实SAR图像分割第42-46页
    5.3 本章小结第46-47页
6 总结与展望第47-49页
    6.1 总结第47页
    6.2 展望第47-49页
参考文献第49-53页
作者简历第53-55页
学位论文数据集第55页

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