| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 SAR 图像分割算法现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 模糊 c-均值聚类图像分割算法现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文工作 | 第14-15页 |
| 1.4 章节安排 | 第15-18页 |
| 第二章 模糊 c 均值聚类图像分割方法基础 | 第18-28页 |
| 2.1 模糊 c 均值聚类(FCM) | 第18-21页 |
| 2.1.1 聚类 | 第18-19页 |
| 2.1.2 模糊 c 划分 | 第19页 |
| 2.1.3 模糊 c 均值聚类 | 第19-21页 |
| 2.2 基于 FCM 聚类的图像分割算法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 基于 FCM 聚类的图像分割 | 第21-23页 |
| 2.2.2 FCM 聚类算法中的问题 | 第23-24页 |
| 2.3 改进 FCM 的变形方式 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 自适应非局部快速模糊 c 均值聚类 SAR 图像分割算法 | 第28-46页 |
| 3.1 非局部均值算法 | 第28-30页 |
| 3.2 自适应的非局部均值算法(SNLM) | 第30-34页 |
| 3.2.1 自适应的相似度度量 | 第30-32页 |
| 3.2.2 自适应的滤波参数 | 第32-33页 |
| 3.2.3 自适应的非局部均值算法 | 第33-34页 |
| 3.3 自适应非局部快速模糊 c 均值聚类图像分割算法(SNF_FCM) | 第34-37页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第37-44页 |
| 3.4.1 模拟斑点噪声图像分割实验 | 第37-40页 |
| 3.4.2 真实 SAR 图像分割实验 | 第40-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 结合类间离散度的非局部模糊 c 均值聚类 SAR 图像分割算法 | 第46-64页 |
| 4.1 类内离散度和类间离散度 | 第46-48页 |
| 4.2 结合类间离散度的非局部模糊 c 均值聚类 SAR 图像分割算法 | 第48-53页 |
| 4.3 实验结果与参数分析 | 第53-62页 |
| 4.3.1 模拟斑点噪声图像分割实验 | 第53-56页 |
| 4.3.2 真实 SAR 图像分割实验 | 第56-59页 |
| 4.3.3 参数分析 | 第59-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 结束语 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 研究成果 | 第74-75页 |
