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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,
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。
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