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基于改进FCM的图像分割算法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-14页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 论文主要内容和组织架构第12-14页
2 模糊聚类与图像分割理论基础第14-35页
    2.1 模糊聚类理论基础第14-22页
        2.1.1 模糊集概述第14-16页
        2.1.2 模糊隶属度第16-17页
        2.1.3 聚类分析基本概念第17-18页
        2.1.4 聚类算法第18-22页
    2.2 图像分割理论基础第22-34页
        2.2.1 图像分割概述第23页
        2.2.2 图像分割方法第23-32页
        2.2.3 评价指标第32-34页
    2.3 本章小结第34-35页
3 基于遗传优化的改进FCM算法第35-44页
    3.1 传统的FCM算法第35-37页
    3.2 引入空间约束项的FCM算法第37-38页
    3.3 基于遗传优化的改进FCM算法第38-41页
        3.3.1 编码第39页
        3.3.2 适应度函数第39页
        3.3.3 遗传操作第39-40页
        3.3.4 控制参数选定第40-41页
    3.4 实验结果及分析第41-43页
    3.5 本章小结第43-44页
4 基于马尔科夫随机场的FCM改进算法第44-62页
    4.1 基于邻域像素的FCM改进算法第44-50页
        4.1.1 FCM_S1/S2算法第44-45页
        4.1.2 EnFCM算法第45-46页
        4.1.3 FGFCM算法第46-47页
        4.1.4 FLICM算法第47-48页
        4.1.5 KWFLICM算法第48-50页
    4.2 结合邻域信息的相似度度量第50-51页
    4.3 先验隶属度估计第51-52页
    4.4 算法推导过程第52-53页
    4.5 算法流程第53页
    4.6 实验结果及分析第53-60页
        4.6.1 人工合成图像实验第54-55页
        4.6.2 自然图像实验第55-59页
        4.6.3 脑图像实验第59-60页
    4.7 本章小结第60-62页
5 总结与展望第62-64页
    5.1 总结第62页
    5.2 展望第62-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-69页
攻读学位期间的研究成果第69页

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