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自然图像分割算法研究

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自然图像分割算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-21页
  1.1 选题背景及意义第11-12页
  1.2 图像分割概述第12-19页
    1.2.1 图像分割的数学定义第12-13页
    1.2.2 图像分割方法分类第13-19页
  1.3 本文主要工作及章节安排第19-21页
第二章 颜色空间及其相互转换第21-29页
  2.1 颜色空间的相关概念第21-22页
    2.1.1 颜色空间的含义第21页
    2.1.2 CIE与CIE颜色系统第21-22页
  2.2 常用颜色空间简介第22-25页
    2.2.1 RGB颜色空间第22-23页
    2.2.2 XYZ颜色空间第23页
    2.2.3 CMY和CMYK颜色空间第23-24页
    2.2.4 HSV(HSB)、HSI和HSL颜色空间第24页
    2.2.5 Lab和Luv颜色空间第24-25页
  2.3 常用颜色空间之间的相互转换第25-28页
    2.3.1 RGB转HSV、HSI和HSL第25-26页
    2.3.2 RGB转XYZ第26-27页
    2.3.3 XYZ转Lab第27-28页
  2.4 本文颜色空间的选择第28页
  2.5 本章小结第28-29页
第三章 模糊聚类和可能性聚类分析第29-35页
  3.1 模糊C均值聚类算法(FCM)第29-30页
  3.2 模糊聚类算法常用的评价指标第30-31页
  3.3 改进的可能性聚类算法(PCA-S)第31-34页
    3.3.1 可能性聚类算法(PCA)第31-32页
    3.3.2 基于空间邻域信息的可能性聚类算法(PCA-S)第32-34页
  3.4 本章小结第34-35页
第四章 基于多中心的可能性聚类算法第35-50页
  4.1 基于多中心的模糊C均值聚类算法第35-43页
    4.1.1 算法简介第35页
    4.1.2 分层减法聚类算法第35-37页
    4.1.3 可能初始聚类中心筛选算法第37-38页
    4.1.4 候选初始聚类中心链接算法第38-39页
    4.1.5 完整的算法步骤第39页
    4.1.6 算法综合分析第39-43页
      4.1.6.1 算法的优势分析第39-42页
      4.1.6.2 算法的不足分析第42-43页
  4.2 基于多中心的可能性聚类算法第43-49页
    4.2.1 改进的分层减法聚类算法第43-46页
      4.2.1.1 改进的第一层减法聚类算法第44-45页
      4.2.1.2 改进的第二层减法聚类算法第45-46页
    4.2.2 改进的可能初始聚类中心筛选算法第46页
    4.2.3 改进的候选初始聚类中心链接算法第46-48页
    4.2.4 MC-PCA-S的完整步骤第48-49页
  4.3 本章小结第49-50页
第五章 仿真实验与结果分析第50-63页
  5.1 自然图像分割评价系统第50-54页
    5.1.1 评价系统简介第50页
    5.1.2 评价系统的原理分析第50-54页
  5.2 MC-PCA-S的抗噪性仿真实验第54-56页
  5.3 自然图像分割仿真实验第56-61页
  5.4 与人工分割及现有算法的对比第61-62页
    5.4.1 与人工分割的对比第61页
    5.4.2 与现有算法的对比第61-62页
  5.5 本章小结第62-63页
第六章 总结与展望第63-65页
  6.1 本文的主要贡献第63-64页
  6.2 下一步展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-69页
附录第69-71页
攻读硕士期间取得的研究成果第71-72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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