| 中文摘要 | 第5-7页 |
| 英文摘要 | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 图像分割及其算法综述 | 第13-15页 |
| 1.2.1 图像分割定义 | 第13页 |
| 1.2.2 图像分割方法 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要研究工作和内容安排 | 第15-17页 |
| 2 FCM图像分割算法 | 第17-26页 |
| 2.1 模糊理论与聚类算法 | 第17-18页 |
| 2.1.1 模糊理论基础 | 第17页 |
| 2.1.2 聚类分析 | 第17-18页 |
| 2.2 FCM图像分割算法 | 第18-19页 |
| 2.3 FCM图像分割算法研究现状 | 第19-22页 |
| 2.3.1 FCM图像分割算法存在的缺陷 | 第19-20页 |
| 2.3.2 FCM图像分割算法国内外研究现状 | 第20-22页 |
| 2.4 其他FCM图像分割算法 | 第22-24页 |
| 2.4.1 WFCM图像分割算法 | 第22-23页 |
| 2.4.2 IFCM图像分割算法 | 第23页 |
| 2.4.3 KFCM图像分割算法 | 第23-24页 |
| 2.5 FCM图像分割算法评价指标 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于空间邻域的FCM图像分割改进算法 | 第26-42页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 FCM和WFCM算法 | 第26-27页 |
| 3.3 改进FCM图像分割算法 | 第27-35页 |
| 3.3.1 引入空间系数和空间隶属度的FCM算法 | 第28页 |
| 3.3.2 上下截集半模糊化处理 | 第28页 |
| 3.3.3 算法步骤描述 | 第28-29页 |
| 3.3.4 仿真实验 | 第29-35页 |
| 1) 实验环境 | 第29-30页 |
| 2) 实验参数设置 | 第30页 |
| 3) 实验结果与分析 | 第30-35页 |
| 3.4 结合邻域信息的FCM图像分割新算法 | 第35-41页 |
| 3.4.1 改进的空间函数 | 第35-36页 |
| 3.4.2 半模糊化处理 | 第36页 |
| 3.4.3 修正隶属度的硬划分矩阵 | 第36-37页 |
| 3.4.4 算法步骤描述 | 第37-38页 |
| 3.4.5 仿真实验 | 第38-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 对比度增强型FCM图像分割算法 | 第42-47页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 En CFCM图像分割算法 | 第42-43页 |
| 4.3 仿真实验 | 第43-45页 |
| 4.3.1 图像获取与实验参数设置 | 第43页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第43-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 5 基于近邻传播的FCM自动图像分割算法 | 第47-52页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 AP算法 | 第47-48页 |
| 5.3 基于近邻传播的WFCM自动快速图像分割算法 | 第48页 |
| 5.4 像素点的处理 | 第48页 |
| 5.5 分割算法的具体步骤 | 第48-49页 |
| 5.6 实验结果及分析 | 第49-51页 |
| 5.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 6 总结和展望 | 第52-53页 |
| 6.1 总结 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |