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基于改进的FCM算法在图像分割中的应用

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基于改进的FCM算法在图像分割中的应用
论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-9页
1 绪论第9-14页
  1.1 课题研究的目的和意义第9页
  1.2 图像分割方法的研究现状第9-13页
    1.2.1 基于边缘检测的分割方法第10页
    1.2.2 基于区域的分割方法第10-11页
    1.2.3 基于图论的图像分割方法第11-12页
    1.2.4 基于聚类的图像分割方法第12-13页
  1.3 本文研究的主要内容与文章结构第13-14页
2 模糊C均值聚类第14-21页
  2.1 算法原理第14-16页
  2.2 常用FCM的改进方法第16-19页
    2.2.1 FCMS算法第17-18页
    2.2.2 FCM_S1算法与FCM_S2算法第18页
    2.2.3 KFCM算法第18-19页
  2.3 FCM算法的评价函数第19-20页
  2.4 小结第20-21页
3 基于改进遗传算法的模糊C均值聚类算法第21-36页
  3.1 遗传算法与改进第21-25页
    3.1.1 概述第21页
    3.1.2 RGA的工作原理第21-25页
  3.2 RGA-FCM算法第25-29页
    3.2.1 算法设计与分析第26-29页
  3.3 实验仿真与结果分析第29-35页
    3.3.1 基于飞机巡航问题的实验第29-31页
    3.3.2 UCI数据集聚类第31-33页
    3.3.3 对图像的分割第33-35页
  3.4 小结第35-36页
4 基于随机游走算法的FCM图像分割算法第36-45页
  4.1 随机游走算法第36-38页
    4.1.1 基于随机游走的图像分割算法第36-37页
    4.1.2 随机游走的求解过程第37-38页
  4.2 基于随机游走的FCM的图像分割算法第38-41页
    4.2.1 算法的基本思想第38-39页
    4.2.2 SFCM算法原理第39-41页
  4.3 实验结果与分析第41-44页
    4.3.1 对房屋图像的分割第41-42页
    4.3.2 对脑部图像的分割第42-44页
  4.4 本章小结第44-45页
5 总结与展望第45-47页
  5.1 总结第45页
  5.2 展望第45-47页
参考文献第47-52页
附录A 攻读硕士学位期间的成果第52-53页
致谢第53-54页

本篇论文共54页,点击这进入下载页面
 
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