基于模糊聚类的图像分割方法研究



基于模糊聚类的图像分割方法研究

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基于模糊聚类的图像分割方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-21页
· 论文选题的目的及意义	第9-10页
· 图像分割及其方法综述	第10-17页
· 图像分割的基本概念	第10-11页
· 图像分割的方法	第11-17页
· 基于模糊聚类图像分割方法的研究现状	第17-19页
· 本文内容与章节安排	第19-21页
第二章模糊聚类理论基础	第21-32页
· 模糊集合理论	第21-23页
· 聚类分析概况	第23-25页
· 聚类分析的基本概念	第23-24页
· 聚类分析的数学模型	第24-25页
· 基于目标函数的模糊聚类分析	第25-30页
· 数据集的c划分	第25-26页
· 聚类目标函数	第26-30页
· 模糊聚类算法	第30-31页
· 硬c均值(HCM)聚类算法	第30页
· 模糊c均值(FCM)聚类算法	第30-31页
· 小结	第31-32页
第三章一种改进的FCM图像分割算法	第32-40页
· 引言	第32页
· 模糊c均值聚类算法	第32-33页
· 图像三维特征向量表示及定义	第33-34页
· 金字塔结构	第34-35页
· 改进的FCM的图像分割算法	第35-39页
· 算法流程	第35-36页
· 实验结果与分析	第36-39页
· 结论	第39-40页
第四章基于三维直方图加权的模糊聚类图像分割方法	第40-50页
· 引言	第40页
· 加权模糊c均值聚类算法	第40-42页
· 直方图加权的FCM图像分割算法	第42-44页
· 基于1-DH加权的FCM算法	第42-43页
· 基于2-DH加权的FCM算法	第43-44页
· 基于3-DH加权的FCM图像分割算法	第44-47页
· 三维直方图构造	第44-45页
· 算法流程	第45-47页
· 实验结果与分析	第47-49页
· 分割效率的比较	第47-48页
· 分割性能比较	第48-49页
· 小结	第49-50页
第五章总结与展望	第50-52页
· 总结	第50-51页
· 展望	第51-52页
参考文献	第52-55页
研究生期间发表的论文	第55-56页
致谢	第56 页

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