| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 图像分割发展现状 | 第8页 |
| 1.2 模糊C-均值理论和支持向量机理论在图像分割领域的应用 | 第8-11页 |
| 1.3 本文研究的内容与框架 | 第11-14页 |
| 2 预备知识 | 第14-22页 |
| 2.1 FCM算法及其结合图像像素邻域信息的改进算法 | 第14-17页 |
| 2.2 基于机会约束的支持向量机 | 第17-22页 |
| 3 基于局部噪声检测的自适应模糊C-均值算法(NDFCM) | 第22-30页 |
| 3.1 基于噪声检测的模糊C-均值算法 | 第22-24页 |
| 3.2 数值实验及结果 | 第24-30页 |
| 4 结合核函数与软分类的机会约束支持向量机 | 第30-38页 |
| 4.1 结合核函数与软分类的机会约束支持向量机算法(KSCC-SVM) | 第30-33页 |
| 4.2 数值实验及结果 | 第33-38页 |
| 结论与展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-48页 |