| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·图像分割概述 | 第9-13页 |
| ·基于模糊聚类分析的图像分割算法的研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文选题的意义 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第15-16页 |
| 2 基于模糊C 均值聚类算法的图像分割 | 第16-27页 |
| ·模糊C 均值聚类算法 | 第16-20页 |
| ·模糊C 均值聚类图像分割算法 | 第20-22页 |
| ·模糊C 均值聚类图像分割算法相关研究 | 第22-24页 |
| ·快速模糊C 均值聚类图像分割算法 | 第24-27页 |
| 3 基于灰度与空间信息特征加权的模糊C 均值聚类图像分割 | 第27-42页 |
| ·图像灰度和空间信息的二维向量表示及二维直方图的定义 | 第27-28页 |
| ·基于灰度和空间信息的模糊C 均值聚类图像分割 | 第28-31页 |
| ·基于灰度与空间信息特征加权的FCM 图像分割 | 第31-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 4 基于空间信息约束的模糊C 均值聚类图像分割 | 第42-52页 |
| ·基于邻域距离约束的FCM 图像分割 | 第42-45页 |
| ·基于邻域隶属度约束的FCM 图像分割 | 第45-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录 | 第58-59页 |
| 独创性声明 | 第59页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第59页 |