基于模糊均值聚类的脑MR图像分割算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 主要符号说明 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第11-15页 |
| ·存在的主要问题 | 第15-16页 |
| ·本文的主要研究内容及结构安排 | 第16-19页 |
| 第二章 模糊数学及模糊聚类分析 | 第19-27页 |
| ·模糊数学理论基础 | 第19页 |
| ·模糊集理论 | 第19-22页 |
| ·聚类分析简介 | 第22-23页 |
| ·模糊聚类分析 | 第23-26页 |
| ·硬分类 | 第24页 |
| ·模糊分类 | 第24页 |
| ·模糊聚类准则 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于FCM 的医学图像分割算法 | 第27-35页 |
| ·模糊C-均值聚类算法 | 第27-29页 |
| ·FCM 算法简介 | 第27-28页 |
| ·FCM 算法分析 | 第28-29页 |
| ·改进的模糊聚类算法 | 第29-34页 |
| ·K 均值(KM)聚类算法 | 第29-30页 |
| ·初始聚类中心的选取 | 第30-31页 |
| ·隶属度函数的优化 | 第31-32页 |
| ·试验结果 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于QFCM 的医学图像分割算法 | 第35-44页 |
| ·快速FCM 算法 | 第35-36页 |
| ·改进的QFCM 图像分割算法 | 第36-38页 |
| ·自适应中值滤波的图像平滑去噪 | 第36-37页 |
| ·改进的QFCM 算法运行步骤及流程图 | 第37-38页 |
| ·聚类分割的有效性评价函数 | 第38-39页 |
| ·实验结果分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 基于KFCM 的医学图像分割算法 | 第44-54页 |
| ·模糊核聚类算法（KFCM） | 第44-46页 |
| ·KFCM 算法 | 第45页 |
| ·Mercer 核 | 第45-46页 |
| ·模糊核聚类算法的改进 | 第46-50页 |
| ·图像的预处理 | 第46-48页 |
| ·初始聚类中心的选择 | 第48-49页 |
| ·隶属度函数的优化 | 第49-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54-55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
