基于聚类的图像分割算法研究

硕士学位论文

目录

摘要................................................................... I Abstract ................................................................. III 插图索引................................................................. V 第1章绪论.. (1)

1.1 选题的目的和意义 (1)

1.2 图像分割算法综述 (2)

1.2.1 基于阈值的图像分割算法 (2)

1.2.2 基于区域的图像分割算法 (3)

1.2.3 基于边缘的图像分割算法 (4)

1.2.4 与特定理论相结合的图像分割算法 (4)

1.3 基于聚类的图像分割算法研究现状 (5)

1.4 论文主要内容及结构 (7)

1.5 本章小结 (7)

第2章准备知识 (8)

2.1 K均值聚类算法 (8)

2.2 模糊C均值聚类算法 (9)

2.3 层次聚类算法 (10)

2.4 谱聚类算法 (11)

2.5 本章小结 (13)

第3章基于层次聚类与峰值检测的FCM图像分割算法研究 (14)

3.1 引言 (14)

3.2 问题描述 (14)

3.2.1 FCM图像分割算法 (14)

3.2.2 基于峰值检测的FCM图像分割算法 (14)

3.3 基于层次聚类与峰值检测的FCM图像分割算法 (15)

3.3.1 算法概述 (15)

3.3.2 算法执行步骤 (16)

3.3.3 仿真实验及结果分析 (17)

3.4 本章小结 (22)

第4章基于误差采样的Nystr?m谱聚类图像分割算法研究 (23)

4.1 引言 (23)

4.2 问题描述 (23)

4.2.1 Nystr?m谱聚类图像分割算法 (23)

4.2.2 Nystr?m误差分析 (24)

基于聚类的图像分割算法研究

4.3 基于最小误差采样的Nystr?m谱聚类图像分割算法 (25)

4.3.1 基于最小误差的采样方法 (25)

4.3.2 算法执行步骤 (26)

4.3.3仿真实验及结果分析 (26)

4.4本章小结 (28)

第5章基于多尺度的稀疏矩阵谱聚类图像分割算法研究 (29)

5.1 引言 (29)

5.2 问题描述 (29)

5.2.1 稀疏矩阵谱聚类图像分割算法 (29)

5.2.2 谱聚类在图像边缘与区域部分的误差分析 (30)

5.3 基于多尺度的稀疏矩阵谱聚类图像分割算法 (31)

5.3.1 特征信息提取方法 (31)

5.3.2 稀疏矩阵创建方法 (32)

5.3.3 算法执行步骤 (33)

5.3.4 仿真实验及结果分析 (33)

5.4 本章小结 (38)

结论与展望 (39)

参考文献 (41)

致谢 (46)

附录A 攻读学位期间发表的学术论文及参与科研项目 (47)