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图像分割算法的研究与应用

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图像分割算法的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-14页
第1章 绪论第14-24页
  1.1 引言第14-15页
  1.2 图像分割技术的发展现状第15-19页
    1.2.1 自动图像分割方法第15-17页
    1.2.2 交互式图像分割方法第17-19页
  1.3 本文的主要工作第19-21页
  1.4 文章组织结构第21-24页
第2章 模糊C均值聚类在图像分割中的应用第24-40页
  2.1 引言第24-25页
  2.2 经典聚类分析方法第25-29页
    2.2.1 硬聚类(HCM)第25页
    2.2.2 模糊聚类(FCM)第25-26页
    2.2.3 核模糊聚类(KFCM)第26-27页
    2.2.4 可能性C均值聚类算法(PCM)第27-28页
    2.2.5 ISODATA第28-29页
  2.3 基于全局空间相似性FCM算法第29-34页
    2.3.1 距离度量第29-30页
    2.3.2 全局空间相似性度量标准第30-31页
    2.3.3 全局灰度(颜色)相似性度量标准第31-32页
    2.3.4 改进距离度量第32页
    2.3.5 结果与分析第32-34页
  2.4 相似类合并FCM算法第34-38页
    2.4.1 区域合并第34-35页
    2.4.2 算法流程第35页
    2.4.3 结果与分析第35-38页
  2.5 本章小结第38-40页
第3章 和声搜索算法在聚类分析中的应用第40-58页
  3.1 引言第40-41页
  3.2 优化方法在聚类分析中的应用第41-44页
    3.2.1 基于蚁群的聚类分析算法第41-43页
    3.2.2 基于粒子群的聚类分析算法第43-44页
  3.3 基于状态反馈和声搜索算法第44-48页
    3.3.1 和声搜索算法第44-46页
    3.3.2 改进和声搜索算法第46-47页
    3.3.3 基于状态反馈的和声搜索算法第47-48页
  3.4 和声搜索算法在聚类分析中的应用第48-50页
    3.4.1 基于和声搜索聚类分析算法第48-49页
    3.4.2 确定聚类中心数第49页
    3.4.3 算法流程第49-50页
  3.5 实验结果与分析第50-57页
    3.5.1 性能测试第50-56页
    3.5.2 确定聚类中心数第56-57页
  3.6 本章小结第57-58页
第4章 改进FCM在交互式图像分割中的应用第58-74页
  4.1 引言第58-59页
  4.2 交互式图像分割第59-66页
    4.2.1 图割(graph cut)第59-60页
    4.2.2 Live wire第60-62页
    4.2.3 活动轮廓模型第62-64页
    4.2.4 随机走算法第64-66页
  4.3 改进FCM在交互式图像分割中的应用第66-70页
    4.3.1 距离度量第66-67页
    4.3.2 自适应特征提取第67-69页
    4.3.3 算法流程第69-70页
  4.4 实验结果与分析第70-72页
  4.5 本章小结第72-74页
第5章 Live wire交互式图像分割算法第74-92页
  5.1 引言第74-75页
  5.2 最短路径搜索算法第75-78页
    5.2.1 Dijkstra算法第75-76页
    5.2.2 粒子群算法在求解最短路径中的应用第76-78页
  5.3 改进的全局和声搜索算法在求解最短路径中的应用第78-86页
    5.3.1 改进和声搜索算法第78-79页
    5.3.2 数值仿真第79-81页
    5.3.3 和声搜索算法求解最短路径第81-84页
    5.3.4 结果与分析第84-86页
  5.4 基于粒子群Live wire交互式图像分割算法第86-90页
    5.4.1 局部代价函数第87-88页
    5.4.2 改进代价函数第88页
    5.4.3 粒子群算法中的参数设置第88-89页
    5.4.4 结果与分析第89-90页
  5.5 本章小结第90-92页
第6章 随机游走算法在图像分割中的应用第92-108页
  6.1 引言第92-93页
  6.2 随机游走图像分割算法第93-94页
  6.3 自适应随机游走图像分割算法第94-98页
    6.3.1 纹理相似性描述第95-96页
    6.3.2 自适应权值估计第96-97页
    6.3.3 结果与分析第97-98页
  6.4 基于Mean Shift随机游走图像分割算法第98-105页
    6.4.1 Mean Shift图像分割算法第99-100页
    6.4.2 改进权值第100-101页
    6.4.3 算法描述第101-102页
    6.4.4 实验结果与分析第102-105页
  6.5 本章小结第105-108页
第7章 三种困难分割肺结节的精确分割方法第108-122页
  7.1 引言第108-109页
  7.2 孤立肺结节第109-112页
    7.2.1 磨玻璃征肺结节第110-111页
    7.2.2 毛刺征肺结节第111页
    7.2.3 与血管或胸壁相连的肺结节第111-112页
  7.3 随机游走算法在肺结节分割中的应用第112-118页
    7.3.1 图像预处理第113页
    7.3.2 随机游走图像分割算法第113-114页
    7.3.3 改进随机游走算法第114-116页
    7.3.4 两点间抛物线法第116-117页
    7.3.5 算法流程第117-118页
  7.4 结果与分析第118-121页
    7.4.1 磨玻璃征肺结节图像仿真实验第118-119页
    7.4.2 具有毛刺征孤立肺结节图像仿真实验第119-120页
    7.4.3 与血管和胸壁相连肺结节图像仿真实验第120-121页
  7.5 本章小结第121-122页
第8章 总结与展望第122-126页
参考文献第126-136页
致谢第136-138页
作者在攻读博士期间所做工作第138-139页

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