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基于概率密度分布与模糊熵的目标检测技术

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基于概率密度分布与模糊熵的目标检测技术
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第1章 绪论第12-20页
  · 选题背景第12-13页
  · 图像目标检测现状第13-15页
  · 常用图像分割算法简介第15-17页
    · 阈值化分割方法第15页
    · 边缘检测方法第15-16页
    · 区域分割方法第16页
    · 数学形态学方法第16页
    · 人工智能方法第16-17页
  · 基于模糊理论的图像分割方法第17-19页
    · 图像的模糊性分析第17-18页
    · 基于模糊理论的图像分割方法第18-19页
  · 研究内容及结构安排第19-20页
第2章 区间值Ⅱ型模糊集及其度量第20-40页
  · 模糊集基本概念第20-24页
    · 模糊集第20-23页
    · 模糊集表示方法第23页
    · 模糊集运算第23-24页
    · 模糊关系第24页
  · 模糊熵第24-26页
    · 模糊熵公理第25-26页
    · 一般模糊熵第26页
  · Ⅱ型模糊集第26-30页
    · Ⅱ型模糊集概念第27-28页
    · Ⅱ型模糊集隶属函数第28-30页
  · 区间值模糊集第30-39页
    · 区间值模糊集的运算第30-31页
    · 区间值模糊集模糊性度量第31-32页
    · 新的区间值模糊集的熵第32-39页
  · 本章小结第39-40页
第3章 基于区间值模糊集熵的阈值分割方法第40-50页
  · 阈值分割的原理第40-41页
  · 图像的模糊集表示第41-45页
    · 图像的普通模糊集表示第41-42页
    · 常用的模糊隶属度函数第42-43页
    · 图像的区间值模糊集表示第43-45页
  · 基于模糊熵的阈值分割方法第45-49页
    · 基于模糊熵的图像分割方法的阈值选取准则第45-46页
    · 基于区间值模糊集熵的图像分割算法第46页
    · 仿真实验与分析第46-49页
  · 本章小结第49-50页
第4章 基于概率密度分布的模糊分割技术第50-59页
  · 聚类分析技术的种类第50页
  · 经典FCM算法第50-53页
    · 模糊c-划分分矩阵及空间第51页
    · 模糊C-均值聚类算法第51-52页
    · FCM聚类实例第52-53页
  · 基于概率密度分布的FCM算法第53-58页
    · 基于概率密度分布的图像边缘检测第53-56页
    · 基于概率密度分布的FCM算法第56-58页
  · 本章小结第58-59页
第5章 结合区间Ⅱ型模糊熵的FCM图像分割方法第59-65页
  · KFCM算法简介第59-61页
    · 核方法及核函数第59-60页
    · 核模糊C-均值算法第60-61页
  · 新的图像分割算法第61-64页
    · 结合区间Ⅱ型模糊熵的FCM算法第61-63页
    · 对比仿真实验第63-64页
  · 本章小结第64-65页
结论第65-66页
参考文献第66-71页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第71-72页
致谢第72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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