基于模糊聚类的图像分割技术研究

摘要	第1-7页
Abstract	第7-9页
第一章 绪论	第9-13页
·图像分割技术的发展和研究现状	第9-10页
·模糊聚类方法在图像分割中的应用	第10-11页
·研究的目的和内容安排	第11-13页
第二章 应用模糊聚类方法进行图像分割的基本理论	第13-25页
·图像分割的一般模型	第13-14页
·图像分割方法	第14-19页
·基于阈值选取的图像分割方法	第14-15页
·基于区域的图像分割方法	第15-16页
·基于边缘检测的图像分割方法	第16-18页
·模糊分割技术	第18-19页
·模糊聚类理论基础	第19-22页
·模糊理论的发展和现状	第19页
·模糊集合理论	第19-21页
·聚类分析方法	第21-22页
·模糊C-均值聚类算法	第22-25页
·模糊C-均值聚类算法的理论基础	第22-23页
·模糊C-均值聚类算法过程	第23页
·模糊C-均值聚类算法的优缺点	第23-25页
第三章 改进的基于模糊C-均值聚类的图像分割算法	第25-32页
·基于模糊C-均值聚类的图像分割算法存在的问题	第25页
·一种改进的基于模糊C-均值聚类的图像分割算法	第25-31页
·基于空间信息的特征提取	第25-26页
·改进的模糊C-均值聚类算法描述	第26-28页
·图像分割的评价准则	第28页
·实验结果及分析	第28-31页
·本章小结	第31-32页
第四章 基于快速模糊C-均值聚类的图像分割算法	第32-42页
·基于空间约束的模糊C-均值聚类算法	第32页
·基于均值、中值空间约束的模糊C-均值聚类算法	第32-33页
·改进的模糊C-均值聚类算法	第33-34页
·一种基于快速模糊C-聚类的图像分割算法	第34-41页
·算法的基本思想	第34-35页
·算法实现	第35-36页
·仿真结果	第36-41页
·本章小结	第41-42页
第五章 总结与展望	第42-44页
·总结	第42-43页
·展望	第43-44页
参考文献	第44-49页
致谢	第49-50页
在学期间所发表的文章	第50页