模糊C-均值算法在彩色牛乳体细胞图像分割中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 引言 | 第8-15页 |
| ·研究意义及研究内容 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第8页 |
| ·研究内容 | 第8-9页 |
| ·彩色图像分割方法研究现状 | 第9-11页 |
| ·直方图阈值分割方法 | 第9-10页 |
| ·基于边缘检测的分割方法 | 第10页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第10页 |
| ·基于随机场的方法 | 第10-11页 |
| ·基于小波分析的方法 | 第11页 |
| ·基于模糊理论的方法 | 第11页 |
| ·模糊C-均值在图像分割方面的研究现状 | 第11-14页 |
| ·小结 | 第14-15页 |
| 2 图像预处理 | 第15-22页 |
| ·牛乳体细胞图像的采集 | 第15页 |
| ·彩色空间的表示 | 第15-19页 |
| ·RGB 彩色空间 | 第16-17页 |
| ·HSI 彩色空间 | 第17-18页 |
| ·Lab 彩色空间 | 第18-19页 |
| ·彩色坐标变换 | 第19-20页 |
| ·RGB 到HSI 变换 | 第19页 |
| ·RGB 到Lab 变换 | 第19-20页 |
| ·图像滤波 | 第20-21页 |
| ·高斯滤波 | 第20页 |
| ·均值滤波法 | 第20页 |
| ·中值滤波法 | 第20-21页 |
| ·最小方差滤波法 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 3 基于模糊理论的图像分割 | 第22-33页 |
| ·模糊理论简介 | 第22-26页 |
| ·模糊理论基础 | 第23-25页 |
| ·模糊理论在图像处理中的应用 | 第25-26页 |
| ·聚类分析 | 第26-28页 |
| ·模糊C-均值算法及分析 | 第28-32页 |
| ·硬C-均值算法 | 第28-29页 |
| ·模糊C-均值算法 | 第29-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 4 基于模糊C-均值算法的彩色牛乳体细胞图像分割 | 第33-49页 |
| ·概述 | 第33-34页 |
| ·彩色空间的选择 | 第34-36页 |
| ·方差分析方法 | 第35页 |
| ·对比度方法 | 第35-36页 |
| ·模糊C-均值与图像融合的新算法 | 第36-46页 |
| ·颜色空间的选择 | 第36-38页 |
| ·颜色分量的分析 | 第38-39页 |
| ·加权指数m 的选择 | 第39-40页 |
| ·初始化方法的选择 | 第40-42页 |
| ·算法实现 | 第42-44页 |
| ·图像融合 | 第44-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 5 结论与展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 作者简介 | 第55页 |
