| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-16页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第8-11页 |
| ·图像处理研究的内容概述 | 第11页 |
| ·粗糙集理论在图像处理中的研究现状 | 第11-15页 |
| ·本文的工作和内容组织 | 第15-16页 |
| 第二章 粗糙集启发式约简算法研究 | 第16-24页 |
| ·基本定义 | 第16-17页 |
| ·属性约简的启发式算法 | 第17-22页 |
| ·实验 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 粗糙集理论在聚类分析中的应用 | 第24-35页 |
| ·模糊C-均值算法 | 第24-25页 |
| ·粗糙模糊C-均值算法 | 第25-27页 |
| ·RFCM 算法性能分析 | 第27-28页 |
| ·关于上近似限Ai 的讨论 | 第28-30页 |
| ·实验及结果分析 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 粗糙集在图像处理中的应用 | 第35-45页 |
| ·基于三角模的二元模糊粗糙集模型 | 第35-38页 |
| ·二元模糊粗糙集模型在图像处理中的计算流程 | 第38-39页 |
| ·二元模糊粗糙集模型（BFRM）在图像处理中的应用 | 第39-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于粗糙集的数学形态学研究 | 第45-53页 |
| ·数学形态学 | 第45-48页 |
| ·一种新的基于粗糙集的数学形态学算法（MMR） | 第48-50页 |
| ·实验 | 第50-51页 |
| ·MMR 算法和BFRM 算法在图像边缘检测中的效果比较 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第59页 |