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面向类的图像分割方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 独创性声明 | 第1-4页 | | 中文摘要 | 第4-5页 | | Abstract | 第5-12页 | | 1 引言 | 第12-17页 | | ·本课题研究的目的、意义 | 第12-13页 | | ·国内外研究的现状 | 第13-14页 | | ·基于聚类图像分割方法存在的两个主要问题 | 第14-15页 | | ·本文的研究思路与论文内容安排 | 第15-17页 | | 2 图像分割方法综述及几种基于聚类的方法介绍 | 第17-29页 | | ·图像分割综述 | 第17-23页 | | ·图像分割的定义 | 第17-18页 | | ·图像分割方法的分类 | 第18-20页 | | ·结合特定理论工具的分割方法 | 第20-21页 | | ·针对不同图像的分割方法 | 第21-23页 | | ·彩色图像分割 | 第21-22页 | | ·多光谱图像分割 | 第22-23页 | | ·几种基于聚类的方法介绍 | 第23-28页 | | ·高维特征空间的参数聚类方法 | 第24-27页 | | ·硬C-均值聚类 | 第24-25页 | | ·迭代自组织分析算法 | 第25页 | | ·模糊C-均值聚类 | 第25-26页 | | ·山法 | 第26-27页 | | ·高维特征空间的非参数聚类方法 | 第27-28页 | | ·基于高维特征空间聚类方法的一些发展趋势 | 第28页 | | ·本章小结与讨论 | 第28-29页 | | 3 寻谷法和爬峰法介绍 | 第29-45页 | | ·寻谷法 | 第29-34页 | | ·基于原始特征向量的爬峰法 | 第34-38页 | | ·用有向树表示数据 | 第34-36页 | | ·有向树的定义 | 第34-35页 | | ·有向树的构造 | 第35-36页 | | ·有向树的性质 | 第36页 | | ·算法的渐近性质 | 第36-37页 | | ·寻峰性质 | 第37-38页 | | ·θ的选择 | 第38页 | | ·扩大到k-最近邻法 | 第38页 | | ·基于特征向量直方图的爬峰法 | 第38-43页 | | ·P.M.Narendra和M.Goldberg(1977)的方法 | 第39-40页 | | ·直方图的建立 | 第39页 | | ·聚类算法 | 第39-40页 | | ·相邻栅格的确定 | 第40页 | | ·直方图的平滑 | 第40页 | | ·A.Khotanzad和A.Bouarfa(1990)的方法 | 第40-43页 | | ·连续变量的离散化 | 第41页 | | ·最佳量化等级的自动确定 | 第41-43页 | | ·本章小结与讨论 | 第43-45页 | | 4 直方图的两种存储方式及相关算法 | 第45-62页 | | ·表式直方图的一种新构造方法 | 第45-49页 | | ·已有方法介绍 | 第45-46页 | | ·本文提出的新方法 | 第46-49页 | | ·数组式直方图及其与爬峰聚类相关的有关算法 | 第49-53页 | | ·基于数组式直方图和方向数的一种爬峰实现法 | 第49-51页 | | ·利用有向路径的爬峰实现法 | 第51-53页 | | ·直方图压缩 | 第53-60页 | | ·直方图的内存要求 | 第54-55页 | | ·压缩方法1:截尾去噪 | 第55-56页 | | ·压缩方法2:压缩直方图中部的空栅格 | 第56-57页 | | ·压缩方法3:增大直方图栅格尺寸 | 第57-58页 | | ·压缩方法4:主分量变换压缩 | 第58-60页 | | ·直方图边缘栅格的调整 | 第60-61页 | | ·本章小结与讨论 | 第61-62页 | | 5 尺度控制参数试验 | 第62-70页 | | ·栅格大小试验 | 第62-64页 | | ·直方图平滑 | 第64-67页 | | ·正态分布试验 | 第64-66页 | | ·圆环分布试验 | 第66-67页 | | ·图像空间平滑 | 第67-69页 | | ·本章小结与讨论 | 第69-70页 | | 6 基于特征空间指数的类合并 | 第70-79页 | | ·边界相接类的亲和度指数 | 第70-72页 | | ·边界相离类的亲和度指数 | 第72-74页 | | ·基于亲和度指数的类合并 | 第74-77页 | | ·基于亲和度指数和象素数阈值的类合并 | 第77-78页 | | ·本章小结与讨论 | 第78-79页 | | 7 基于图像空间指数的类合并 | 第79-94页 | | ·聚合度指数 | 第79-84页 | | ·聚合度指数的定义 | 第79-80页 | | ·聚合度指数的性质 | 第80-84页 | | ·均匀度指数 | 第84-85页 | | ·离散点切除 | 第85-88页 | | ·捕获度指数 | 第88-89页 | | ·几种图像空间指数的应用 | 第89-93页 | | ·用捕获度阈值法进行类合并 | 第89-91页 | | ·用象素数阈值根据捕获度进行类合并 | 第91页 | | ·用聚合度阈值根据捕获度进行类合并 | 第91-93页 | | ·本章小结与讨论 | 第93-94页 | | 8 两个空间指数的综合应用及基于距离方法简述 | 第94-98页 | | ·根据聚合度阈值和亲和伙伴进行类合并 | 第94-95页 | | ·方法组合 | 第95-97页 | | ·基于距离方法简述 | 第97页 | | ·本章小结与讨论 | 第97-98页 | | 9 人机交互及改变栅格尺寸方法 | 第98-101页 | | ·人机交互合并 | 第98-99页 | | ·改变栅格尺寸 | 第99-100页 | | ·本章小结与讨论 | 第100-101页 | | 10 应用实例 | 第101-119页 | | ·人物图像分割 | 第101-103页 | | ·自然景物图像分割 | 第103-105页 | | ·提取地图上的手工勾绘线 | 第105-106页 | | ·TM图像城镇用地信息提取 | 第106-108页 | | ·SPOT图像分割 | 第108-109页 | | ·TM图像分割 | 第109-110页 | | ·本章小结 | 第110-119页 | | 11 结论与讨论 | 第119-122页 | | ·结论 | 第119-121页 | | ·解决了两个问题 | 第119页 | | ·提出了完整的方法体系 | 第119-121页 | | ·讨论 | 第121-122页 | | ·应用展望 | 第121页 | | ·今后研究的重点 | 第121-122页 | | 参考文献 | 第122-129页 | | 附录A 本文软件简介 | 第129-142页 | | A. 1 COIS主界面 | 第129页 | | A. 2 编辑 | 第129页 | | A. 3 查看 | 第129-130页 | | A. 4 预处理 | 第130-134页 | | A. 4.1 图像增强 | 第130-132页 | | A. 4.2 区域扩张 | 第132-133页 | | A. 4.3 灰度形态学运算 | 第133-134页 | | A. 4.4 灰度拉伸 | 第134页 | | A. 4.5 其它预处理 | 第134页 | | A. 5 分割 | 第134-141页 | | A. 5.1 编辑 | 第136页 | | A. 5.2 操作 | 第136-140页 | | A. 5.3 画图 | 第140页 | | A. 5.4 重算直方图 | 第140-141页 | | A. 6 后处理 | 第141-142页 | | 研究生简介 | 第142-143页 | | 导师简介 | 第143-144页 | | 获得成果目录清单 | 第144-145页 | | 致谢 | 第145页 |
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论文编号BS1015451，这篇论文共145页
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