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內容簡介： 《基于模糊聚类的图像分割》是一部讲述模糊聚类理论及其在图像分割中应用的专著，是以作者十余年科研工作取得的研究成果为基础撰写而成的。《基于模糊聚类的图像分割》立足于模糊c-均值型聚类算法，主要讲述利用图像空间信息的模糊聚类、基于进化算法的模糊聚类以及模糊聚类与谱聚类的结合等内容，着重介绍这些算法在图像分割中的应用。 《基于模糊聚类的图像分割》可供模式识别、图像处理及模糊信息处理等方向的研究生、高校教师和科研人员学习参考。 目錄： 第1章 概述 1．1 图像分割 1．1．1 基于阈值的分割方法 1．1．2 基于聚类的分割方法 1．1．3 基于区域的分割方法 1．1．4 基于边缘的分割方法 1．1．5 基于图论的分割方法 1．2 模糊聚类应用于图像分割 1．3 本书的结构 参考文献 第2章 模糊c-均值型聚类 2．1 模糊c-均值聚类算法 2．1．1 数据集X的c划分 2．1．2 硬c-均值聚类算法 2．1．3 模糊c-均值聚类算法 2．2 核模糊c-均值聚类算法 2．2．1 核表示及核函数 2．2．2 核模糊c-均值聚类算法 2．3 抑制式模糊c-均值聚类算法 2．3．1 竞争学习机制 2．3．2 抑制式模糊c-均值聚类算法 2．4 广义模糊c-均值聚类算法 2．5 可能性模糊c-均值聚类算法 2．6 经典模糊c-均值型聚类算法性能分析 参考文献 第3章 利用图像局部空间信息的模糊聚类 3．1 引入邻域空间限制项的模糊c-均值聚类算法及其核算法 3．1．1 引入邻域空间限制项的模糊c-均值聚类算法 3．1．2 基于简化邻域空间限制项的模糊c-均值聚类算法 3．1．3 基于简化邻域空间限制项的核模糊c-均值聚类算法 3．2 加强模糊c-均值聚类算法 3．2．1 线性加权和图像的构建 3．2．2 加强模糊c-均值聚类算法 3．3 快速广义模糊c-均值聚类算法 3．3．1 新颖的线性加权和图像的构建 3．3．2 快速广义模糊c-均值聚类算法 3．4 模糊局部信息c-均值聚类算法 3．4．1 融合局部空间信息的模糊因子 3．4．2 模糊局部信息c-均值聚类算法 3．5 几种融合图像局部空间信息的模糊聚类算法性能分析 参考文献 第4章 利用图像非局部空间信息的模糊聚类 4．1 图像的非局部空间信息 4．2 基于非局部空间信息的模糊c-均值聚类算法 4．3 基于自调节非局部空间信息的模糊c-均值聚类算法 4．3．1 自调节非局部空间信息的获取 4．3．2 基于自调节非局部空间信息的模糊c-均值聚类算法 4．4 基于自调节非局部空间信息的快速模糊c-均值聚类算法 4．4．1 自调节非局部空间灰度直方图的构建 4．4．2 融合自调节非局部空间信息的快速模糊c-均值聚类算法 4．5 优选抑制式自调节非局部空间模糊c-均值聚类算法 4．5．1 抑制式模糊c-均值聚类算法存在的问题 4．5．2 模糊隶属度优选抑制式策略 4．5．3 优选抑制式非局部空间模糊c-均值聚类算法 4．6 几种融合图像非局部空间信息的模糊聚类算法性能分析 4．6．1 算法参数讨论 4．6．2 合成图像对比实验 4．6．3 自然图像对比实验 参考文献 第5章 基于遗传算法的模糊聚类图像分割 第6章 基于多目标进化模糊聚类的图像分割 第7章 基于模糊相似性谱聚类的图像分割 第8章 基于模糊原理提取谱聚类的图像分割

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