基于差分粒子群和模糊聚类的图像分割研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·图像分割的研究背景 | 第9-10页 |
| ·模糊 C 均值聚类图像分割综述 | 第10页 |
| ·模糊 C 均值聚类图像分割的优缺点 | 第10页 |
| ·模糊聚类图像分割的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第12-14页 |
| 第二章 图像分割与智能计算 | 第14-25页 |
| ·图像分割定义 | 第14页 |
| ·模糊聚类与图像分割 | 第14-18页 |
| ·模糊理论 | 第14-17页 |
| ·模糊 C-均值聚类 | 第17-18页 |
| ·差分演化算法 | 第18-21页 |
| ·差分演化算法的原理 | 第19-20页 |
| ·差分演化算法优缺点及参数设置 | 第20-21页 |
| ·差分演化算法的改进策略与应用 | 第21页 |
| ·粒子群算法 | 第21-24页 |
| ·粒子群的基本原理 | 第22-23页 |
| ·粒子群算法优缺点及参数设置 | 第23页 |
| ·粒子群算法的改进策略与应用 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于差分粒子群和模糊聚类的灰度图像分割 | 第25-35页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·差分粒子群和模糊聚类的算法设计 | 第25-27页 |
| ·评价标准 | 第27-28页 |
| ·算法在灰度图像分割仿真与分析 | 第28-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于差分粒子群和模糊聚类的彩色图像分割 | 第35-46页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·颜色空间的描述 | 第35-39页 |
| ·RGB 空间 | 第35-36页 |
| ·HSV 空间 | 第36-37页 |
| ·HSI 空间 | 第37-39页 |
| ·基于 DEPSO-FCM 的彩色图像分割算法 | 第39-40页 |
| ·DEPSO-FCM 的彩色图像分割算法流程 | 第39-40页 |
| ·DEPSO-FCM 的彩色图像分割算法设计 | 第40页 |
| ·算法仿真与分析 | 第40-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 结论与展望 | 第46-48页 |
| ·全文总结 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 附录 | 第50-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第68-69页 |
