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图像分割及应用技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
插图清单第11-13页
附表清单第13-14页
第一章 绪论第14-29页
   ·引言第14-15页
   ·图像分割及其应用研究现状第15-23页
     ·图像分割的定义第15-16页
     ·图像分割算法研究现状第16-20页
     ·图像分割应用现状第20-22页
     ·图像分割技术的应用相关性第22-23页
   ·问题的提出第23-27页
     ·本文所研究应用及其特点第23-24页
     ·基于特征空间聚类的图像分割原理第24-25页
     ·图像分割常用聚类算法第25-26页
     ·基于聚类的图像分割方法存在的问题第26-27页
   ·本文主要工作及章节安排第27-29页
第二章 基于颜色特征空间聚类的图像分割第29-46页
   ·引言第29-30页
   ·基于平方误差最小化的聚类算法第30-32页
     ·K均值聚类算法第30-31页
     ·K中心点聚类算法第31-32页
   ·基于遗传算法聚类的图像分割第32-41页
     ·遗传算法基本步骤第32-33页
     ·聚类中心选择受限的聚类算法第33-35页
     ·基于颜色特征空间聚类的图像分割实验结果第35-41页
   ·变异算子的改进第41-45页
     ·常用变异算子第41-42页
     ·变异概率自适应的变异算子第42-43页
     ·实验结果第43-45页
   ·本章小结第45-46页
第三章 融合空间信息的无监督图像分割第46-61页
   ·引言第46-47页
   ·基于FCM算法的图像分割第47-50页
     ·FCM的基本算法第47-48页
     ·典型的基于FCM结合空间信息的图像分割算法第48-50页
   ·基于随机游走的图像分割第50-52页
     ·随机游走与图像分割第50页
     ·基于随机游走的图像分割算法第50-52页
   ·融合FCM与随机游走的图像分割第52-54页
     ·算法的基本思想第52-53页
     ·利用随机游走算法改进隶属度计算方法第53-54页
   ·算法实验结果及分析第54-60页
     ·人工合成图像分割实验第54-57页
     ·实际地层图像分割实验第57-59页
     ·对一般图像分割噪声的抑制实验第59-60页
   ·本章小结第60-61页
第四章 融合空间信息的半监督图像分割第61-76页
   ·引言第61-62页
   ·典型的半监督图像分割方法第62-66页
     ·基于半监督聚类算法的图像分割第63页
     ·基于种子点的半监督图像分割方法第63-66页
   ·融合空间信息基于颜色特征空间聚类的半监督图像分割第66-69页
     ·SSFCM算法与种子点方法的结合方法第66-68页
     ·基于SSFCM与随机游走的图像分割第68-69页
   ·实验结果及分析第69-74页
     ·本文算法对图像噪声的抑制效果第69-70页
     ·与随机游走算法交互方式的比较实验第70页
     ·地层剖面图像的分割实验第70-74页
     ·一般图像的分割实验第74页
   ·本章小结第74-76页
第五章 图像分割算法实际应用第76-101页
   ·引言第76页
   ·图像分割算法在乱计绣辅助制作系统中的应用第76-88页
     ·研究背景第76-78页
     ·乱针绣辅助制作系统结构及工艺流程第78-79页
     ·乱针绣辅助制作关键技术第79-85页
     ·改进遗传聚类算法实现绣线选择与图像分割第85-86页
     ·原型系统的实验结果第86-88页
   ·图像分割在地层图像边界识别中的应用第88-100页
     ·研究背景第88-89页
     ·地层3D重建系统及关键技术第89-93页
     ·地层图像分割与边界识别第93-99页
     ·原型系统实现及部分图像分割实验结果第99-100页
   ·本章小结第100-101页
第六章 总结与展望第101-103页
   ·全文总结第101-102页
   ·研究展望第102-103页
参考文献第103-114页
致谢第114-115页
攻读博士学位期间发表成果第115-116页

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