| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景及其研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 图像分割的研究现状及分析 | 第9-11页 |
| 1.3 模糊 c 均值聚类算法的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本文的主要工作及内容安排 | 第13-14页 |
| 第2章 模糊 c 均值聚类算法 | 第14-20页 |
| 2.1 模糊集理论简介 | 第14-15页 |
| 2.2 聚类分析的数学模型 | 第15页 |
| 2.3 硬 c 均值聚类算法（HCM） | 第15-16页 |
| 2.4 模糊 c 均值聚类算法（FCM） | 第16-18页 |
| 2.5 图像分割的评价指标 | 第18-19页 |
| 2.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于 FCM 的灰度图像分割的改进 | 第20-32页 |
| 3.1 基于模糊直方图的 FCM 算法 | 第20-22页 |
| 3.2 修正的 SFCM 算法 | 第22-24页 |
| 3.3 基于核函数的 FCM 算法 | 第24-29页 |
| 3.3.1 核函数简介 | 第24-26页 |
| 3.3.2 KFCM 算法 | 第26-28页 |
| 3.3.3 SKFCM 算法 | 第28-29页 |
| 3.4 实验及分析 | 第29-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于改进的 FCM 算法的 Lab 彩色图像分割 | 第32-41页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 Lab 彩色空间简介 | 第32-34页 |
| 4.3 基于 Lab 彩色空间的图像分割 | 第34-40页 |
| 4.3.1 模糊 Histon 直方图 | 第34-37页 |
| 4.3.2 基于 MSFCM 的 Lab 彩色图像分割 | 第37页 |
| 4.3.3 实验分析 | 第37-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 结论 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-47页 |
| 致谢 | 第47页 |