基于模糊熵理论的若干图象分割方法研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第1 章 绪论 | 第6-14页 |
| ·图像分割的定义及其研究意义 | 第6-7页 |
| ·常用的图像分割方法 | 第7-10页 |
| ·利用模糊熵进行图像分割的必要性和合理性 | 第10-11页 |
| ·基于模糊熵的图像分割方法国内外研究概况 | 第11-12页 |
| ·本论文的主要研究工作及其内容安排 | 第12-14页 |
| 第2 章 模糊熵理论 | 第14-19页 |
| ·模糊集合的概念 | 第14-15页 |
| ·模糊集合的运算及其性质 | 第15-16页 |
| ·几种常用的隶属度函数 | 第16页 |
| ·模糊熵 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3 章 基于模糊熵的图像分割方法 | 第19-29页 |
| ·基于模糊熵的图像分割方法简介 | 第19-20页 |
| ·基于模糊熵最小的图像分割方法 | 第20-24页 |
| ·基于模糊熵最大的图像分割方法 | 第24-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4 章 模糊熵与其它图像分割方法的结合研究 | 第29-47页 |
| ·一种结合C-均值聚类算法和模糊熵的图像分割方法 | 第29-36页 |
| ·一种结合二维OTSU 法和模糊熵的图像分割方法 | 第36-41页 |
| ·一种结合二维熵和模糊熵的图像分割方法 | 第41-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5 章 基于广义模糊熵的图像分割方法 | 第47-62页 |
| ·广义模糊熵熵的定义 | 第47-48页 |
| ·广义模糊熵形式的构造 | 第48-51页 |
| ·基于广义模糊熵的图像分割 | 第51-52页 |
| ·广义模糊熵定义中参数M 的确定 | 第52-53页 |
| ·广义模糊熵图像分割方法的实验结果 | 第53-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6 章 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·本文总结 | 第62页 |
| ·本文展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
