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广义均衡化模糊聚类及图像分割算法研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 图像分割技术第11-13页
        1.2.1 图像分割的定义第11-12页
        1.2.2 图像分割的方法第12-13页
    1.3 评价标准第13-15页
        1.3.1 图像分割的评价标准第13-14页
        1.3.2 图像质量的评价标准第14-15页
    1.4 本文主要工作第15-16页
第2章 模糊聚类图像分割算法理论第16-28页
    2.1 模糊聚类理论基础第16-17页
        2.1.1 模糊聚类理论第16页
        2.1.2 模糊集合理论第16-17页
    2.2 聚类算法简介第17-21页
        2.2.1 硬C-均值聚类算法第18-19页
        2.2.2 模糊C-均值聚类算法第19-20页
        2.2.3 两种算法的区别与联系第20-21页
    2.3 改进的FCM算法第21-26页
        2.3.1 FCM_S算法第21-22页
        2.3.2 KFCM_S算法第22页
        2.3.3 FCS算法第22-24页
        2.3.4 KFLICM算法第24-25页
        2.3.5 直觉模糊C-均值聚类算法第25-26页
    2.4 本章小结第26-28页
第3章 改进广义均衡模糊聚类新算法第28-48页
    3.1 引言第28-29页
    3.2 广义均衡模糊C-均值聚类算法第29-30页
    3.3 广义均衡模糊C-均值聚类算法收敛性分析第30-32页
    3.4 改进广义均衡模糊聚类新算法第32-36页
        3.4.1 改进广义均衡模糊聚类新算法第32-34页
        3.4.2 改进广义均衡模糊聚类新算法收敛性分析第34-35页
        3.4.3 改进广义均衡模糊聚类算法的修正算法第35-36页
    3.5 图像测试结果及分析第36-46页
        3.5.1 广义均衡模糊C-均值聚类算法收敛性测试及分析第36-39页
        3.5.2 改进广义均衡聚类新算法及其修正算法的收敛性测试与分析第39-40页
        3.5.3 改进广义均衡聚类新算法及其修正算法的有效性和可行性第40-44页
        3.5.4 修正算法的有效性测试第44页
        3.5.5 多种算法的分割性能比较第44-46页
    3.6 本章小结第46-48页
第4章 基于核空间的广义均衡模糊聚类图像分割算法第48-60页
    4.1 引言第48页
    4.2 核方法的特点第48页
    4.3 核函数理论第48-51页
        4.3.1 有关核函数的定义与定理第48-49页
        4.3.2 核函数的基本原理第49-50页
        4.3.3 高斯核函数第50-51页
    4.4 模糊核函数聚类算法第51页
    4.5 核空间广义均衡模糊C-均值聚类及修正算法第51-53页
    4.6 图像测试结果及分析第53-58页
        4.6.1 核空间广义均衡模糊聚类及其修正算法的图像分割测试第53-57页
        4.6.2 标准Iris文本数据测试第57页
        4.6.3 不同分割方法性能评价第57-58页
    4.7 本章小结第58-60页
第5章 核空间直觉模糊局部C-均值聚类分割算法第60-78页
    5.1 引言第60页
    5.2 直觉模糊C-均值聚类第60-62页
    5.3 核直觉模糊C-均值聚类模型第62-64页
    5.4 基于核空间的IFCM图像分割算法第64-65页
    5.5 KIFCM_S算法第65-67页
    5.6 测试结果及分析第67-77页
        5.6.1 KIFCM聚类算法有效性测试第67-68页
        5.6.2 椒盐噪声干扰图像分割测试第68-73页
        5.6.3 高斯噪声干扰图像分割测试第73-77页
    5.7 本章小结第77-78页
第6章 结论与展望第78-80页
    6.1 本文总结第78页
    6.2 研究展望第78-80页
参考文献第80-84页
攻读学位期间取得的研究成果第84-86页

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