| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·图像处理概述 | 第10页 |
| ·图像分割简介 | 第10-11页 |
| ·图像分割研究意义 | 第10页 |
| ·图像分割研究内容 | 第10页 |
| ·图像分割概念 | 第10-11页 |
| ·图像分割算法 | 第11-17页 |
| ·图像硬分割算法 | 第11-14页 |
| ·图像软分割算法 | 第14-17页 |
| ·本文主要研究工作 | 第17-18页 |
| ·提出基于无需聚类中心模糊聚类的图像分割算法 | 第17-18页 |
| ·提出一种新的基于模糊连通度的图像分割算法 | 第18页 |
| ·本文主要章节与安排 | 第18-20页 |
| 第二章 经典模糊聚类算法的回顾和新算法的提出 | 第20-29页 |
| ·模糊 C 均值聚类（FCM） | 第20-21页 |
| ·可能 C 均值聚类（PCM） | 第21-23页 |
| ·模糊可能 C 均值聚类（FPCM） | 第23-24页 |
| ·无需聚类中心的模糊聚类（CCFR） | 第24-27页 |
| ·FCM，PCM，FPCM，CCFR 聚类算法的试验比较 | 第27-29页 |
| 第三章 基于无需聚类中心聚类的图像软分割算法 | 第29-33页 |
| ·基于无需聚类中心聚类的图像软分割算法介绍 | 第29-30页 |
| ·实验结果对比 | 第30-33页 |
| 第四章 基于模糊连通度的图像分割框架 | 第33-35页 |
| ·模糊连通概要 | 第33页 |
| ·模糊集，模糊关系 | 第33-34页 |
| ·affinity，路径 | 第34页 |
| ·模糊连通度 | 第34-35页 |
| 第五章 一种新的基于模糊连通度的图像分割算法 | 第35-45页 |
| ·模糊连通度理论 | 第35-38页 |
| ·邻域密度指标（NDI） | 第35页 |
| ·模糊连通测度 | 第35-36页 |
| ·模糊连通值 | 第36-37页 |
| ·x_0的ε邻域 | 第37-38页 |
| ·一种基于新的模糊连通度的图像分割算法理论 | 第38-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-45页 |
| ·单个种子点实验结果 | 第40-41页 |
| ·多个种子点实验结果及 F 指标 | 第41-43页 |
| ·自动获取种子点实验结果 | 第43-44页 |
| ·不同参数设置的实验结果 | 第44-45页 |
| 第六章 总结与展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第51页 |